(57)【要約】  追跡領域内で検出された移動体の軌跡に途切れが頻発する場合でも、検出された軌跡がどの移動体の軌跡であるかを高精度に識別する移動体軌跡識別システムを提供する。ここで、過去一定時間に検出された移動体の軌跡の組み合わせである軌跡連結候補と、移動体の識別情報とを組み合わせた軌跡連結候補・識別情報ペアの集合であり、かつ、所定条件を満たす集合を仮説として生成する。次に、選択した個々の仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結候補が表す軌跡について識別情報が検出される尤もらしさである識別情報尤度を計算する。軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合し、以って、選択した仮説に関する識別情報尤度を計算する。仮説の識別情報尤度に基づいて、最尤仮説を推定する。
2011021588.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去一定時間に検出された移動体の軌跡の組み合わせである軌跡連結候補を生成する軌跡連結候補生成部と、
過去一定時間に検出された移動体の識別情報を軌跡連結候補と組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、その軌跡連結候補・識別情報ペアの集合で所定条件を満たすものを仮説として生成する仮説生成部と、
個々の仮説を選択し、選択した仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補が表す軌跡について識別情報が検出される尤もらしさを示す識別情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出し、仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する尤度計算部を具備する移動体軌跡識別システム。
【請求項２】
追跡領域内の位置座標に応じた移動体の識別情報の検出確率を予め定義した確率マップを記憶するマップ記憶部を更に具備し、
前記尤度計算部は、
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報の検出時刻毎に、移動体の位置を軌跡連結候補が示す軌跡上に特定し、その位置で移動体が検出される確率値を確率マップから読み取り、その確率値に基づいて識別情報尤度を計算し、更に、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出する識別情報尤度計算部と、
仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する最尤推定部を具備する請求項１記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項３】
移動体の軌跡と識別情報とが対応付けられる尤もらしさである軌跡・識別情報尤度を記憶する尤度記憶部を更に具備し、
前記識別情報尤度計算部は、最尤仮説とともに仮説生成部により生成された全ての仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補に含まれる最新の軌跡と識別情報との組に応じた軌跡・識別情報対応尤度を導出して尤度記憶部に記憶し、
軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、軌跡連結候補に含まれる最新の軌跡と識別情報との組に応じた軌跡・識別情報対応尤度と、識別情報の検出時刻毎に確率マップから読み出した確率値に基づいて、軌跡連結候補・識別情報ペアに関する識別情報尤度を算出するようにした請求項２記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項４】
最尤仮説とともに仮説生成部に生成された全仮説を記憶する仮説記憶部と、
過去一定時間に検出された識別情報に変化があるか否かを判定する情報履歴変化判定部を更に具備し、
前記軌跡連結候補生成部は、情報履歴変化判定部により識別情報に変化ありと判定された場合に軌跡連結候補を生成し、
仮説生成部は、情報履歴変化判定部により識別情報に変化ありと判定された場合に仮説群を生成し、
情報履歴変化判定部により識別情報に変化ありと判定された場合、仮説生成部が生成した仮説群から個々の仮説を選択し、一方、情報履歴変化判定部により識別情報に変化なしと判定された場合には、仮説記憶部に記憶された仮説群から個々の仮説を選択し
軌跡連結候補生成部は、情報履歴変化判定部により識別情報に変化ありと判定された場合に仮説生成部が生成した仮説群から最尤仮説を推定したとき、その最尤仮説とともに仮説生成部により生成された全仮説を仮説記憶部に記憶するようにした請求項２記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項５】
前記仮説生成部は、過去一定時間に検出された移動体の属性情報を軌跡連結候補に対応付けるとともに、その属性情報が対応付けられた軌跡連結候補に移動体の識別情報を組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、所定条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を仮説として生成し、
前記尤度計算部は、選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結候補に対応付けられている属性情報が同一の移動体を表す尤もらしさである属性情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の属性情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する属性情報を算出する属性情報尤度計算部を具備し、
最尤推定部は、仮説の識別情報尤度及び属性情報尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項２記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項６】
前記仮説生成部は、過去一定時間に検出された移動体の移動情報を軌跡連結候補に対応付けるとともに、その移動情報が対応付けられた軌跡連結候補に移動体の識別情報を組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、所定条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を仮説として生成し、
前記尤度計算部は、選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結候補に対応付けられている移動情報が同一の移動体を表す尤もらしさである移動情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の移動情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する移動情報尤度を算出する移動情報尤度計算部を具備し、
最尤推定部は、仮説の識別情報尤度及び移動情報尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項２記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項７】
前記尤度計算部は、選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補に含まれている軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度を計算する軌跡連結尤度を更に具備し、
最尤推定部は、仮説の識別情報尤度及び軌跡連結尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項２記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項８】
前記軌跡連結尤度は、軌跡を規定する移動体の位置座標とその検出時刻に基づいて軌跡連結尤度を計算するようにした請求項７記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項９】
前記軌跡連結候補生成部は、生成した軌跡連結候補に含まれている軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度を計算し、その軌跡連結尤度が閾値以上となっている軌跡連結候補を選別し、
前記仮説生成部は、選別された軌跡連結候補を用いて仮説群を生成するようにした請求項１記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項１０】
追跡領域内に存在する障害物の場所と、その障害物を移動体が通過する際の移動時間とを環境情報として記憶する環境情報記憶部を更に具備し、
前記仮説生成部は、軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、軌跡の消失から次の軌跡の出現までの間に移動体が移動した時間を環境情報に基づいて推定し、その推定移動時間が実移動時間よりも大きくなる軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補群から除外するようにした請求項１記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項１１】
追跡領域内で移動体が通過可能な経路に沿う移動時間を環境情報として記憶する環境情報記憶部を更に具備し、
前記仮説生成部は、軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、軌跡の消失から次の軌跡の検出までの間に移動体が移動した時間を環境情報に基づいて推定し、その推定移動時間が実移動時間よりも大きくなる軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補群から除外するようにした請求項１記載の移動体軌跡識別システム。
【請求項１２】
過去一定時間に検出された移動体の軌跡の組み合わせである軌跡連結候補を生成し、
過去一定時間に検出された移動体の識別情報を軌跡連結候補と組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、その軌跡連結候補・識別情報ペアの集合で所定条件を満たすものを仮説として生成し、
個々の仮説を選択し、選択した仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補が表す軌跡について識別情報が検出される尤もらしさを示す識別情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出し、各仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する移動体軌跡識別方法。
【請求項１３】
追跡領域内の位置座標に応じた移動体の識別情報の検出確率を予め定義した確率マップを記憶し、
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報の検出時刻毎に、移動体の位置を軌跡連結候補が示す軌跡上に特定し、その位置で移動体が検出される確率値を確率マップから読み取り、その確率値に基づいて識別情報尤度を計算し、更に、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出し、
仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する請求項１２記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項１４】
移動体の軌跡と識別情報とが対応付けられる尤もらしさである軌跡・識別情報尤度を記憶し、
最尤仮説とともに生成された全ての仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補に含まれる最新の軌跡と識別情報との組に応じた軌跡・識別情報対応尤度を導出し、
軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、軌跡連結候補に含まれる最新の軌跡と識別情報との組に応じた軌跡・識別情報対応尤度と、識別情報の検出時刻毎に確率マップから読み出した確率値に基づいて、軌跡連結候補・識別情報ペアに関する識別情報尤度を算出するようにした請求項１３記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項１５】
最尤仮説とともに仮説生成部に生成された全仮説を記憶し、
過去一定時間に検出された識別情報に変化があるか否かを判定し、
識別情報に変化ありと判定された場合に軌跡連結候補を生成して仮説群を生成し、
識別情報に変化ありと判定された場合に生成された仮説群から個々の仮説を選択し、一方、識別情報に変化なしと判定された場合には記憶された仮説群から個々の仮説を選択し
識別情報に変化ありと判定された場合に生成された仮説群から最尤仮説を推定したとき、その最尤仮説とともに生成された全仮説を記憶するようにした請求項１３記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項１６】
過去一定時間に検出された移動体の属性情報を軌跡連結候補に対応付けるとともに、その属性情報が対応付けられた軌跡連結候補に移動体の識別情報を組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、所定条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を仮説として生成し、
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結候補に対応付けられている属性情報が同一の移動体を表す尤もらしさである属性情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の属性情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する属性情報を算出し、
仮説の識別情報尤度及び属性情報尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項１３記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項１７】
過去一定時間に検出された移動体の移動情報を軌跡連結候補に対応付けるとともに、その移動情報が対応付けられた軌跡連結候補に移動体の識別情報を組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、所定条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を仮説として生成し、
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結候補に対応付けられている移動情報が同一の移動体を表す尤もらしさである移動情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の移動情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する移動情報尤度を算出し、
仮説の識別情報尤度及び移動情報尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項１３記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項１８】
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補に含まれている軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度を計算し、
仮説の識別情報尤度及び軌跡連結尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項１３記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項１９】
軌跡を規定する移動体の位置座標とその検出時刻に基づいて軌跡連結尤度を計算するようにした請求項１８記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項２０】
軌跡連結候補に含まれている軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度を計算し、その軌跡連結尤度が閾値以上となっている軌跡連結候補を選別し、
選別された軌跡連結候補を用いて仮説群を生成するようにした請求項１２記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項２１】
追跡領域内に存在する障害物の場所と、その障害物を移動体が通過する際の移動時間とを環境情報として記憶し、
軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、軌跡の消失から次の軌跡の出現までの間に移動体が移動した時間を環境情報に基づいて推定し、その推定移動時間が実移動時間よりも大きくなる軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補群から除外するようにした請求項１２記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項２２】
追跡領域内で移動体が通過可能な経路に沿う移動時間を環境情報として記憶し、
軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、軌跡の消失から次の軌跡の検出までの間に移動体が移動した時間を環境情報に基づいて推定し、その推定移動時間が実移動時間よりも大きくなる軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補群から除外するようにした請求項１２記載の移動体軌跡識別方法。
【請求項２３】
コンピュータに読み込まれて実行される移動体軌跡識別プログラムであって、
過去一定時間に検出された移動体の軌跡の組み合わせである軌跡連結候補を生成し、
過去一定時間に検出された移動体の識別情報を軌跡連結候補と組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、その軌跡連結候補・識別情報ペアの集合で所定条件を満たすものを仮説として生成し、
個々の仮説を選択し、選択した仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補が表す軌跡について識別情報が検出される尤もらしさを示す識別情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出し、各仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした移動体軌跡識別プログラム。
【請求項２４】
追跡領域内の位置座標に応じた移動体の識別情報の検出確率を予め定義した確率マップを記憶し、
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報の検出時刻毎に、移動体の位置を軌跡連結候補が示す軌跡上に特定し、その位置で移動体が検出される確率値を確率マップから読み取り、その確率値に基づいて識別情報尤度を計算し、更に、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出し、
仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する請求項２３記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項２５】
移動体の軌跡と識別情報とが対応付けられる尤もらしさである軌跡・識別情報尤度を記憶し、
最尤仮説とともに生成された全ての仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補に含まれる最新の軌跡と識別情報との組に応じた軌跡・識別情報対応尤度を導出し、
軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、軌跡連結候補に含まれる最新の軌跡と識別情報との組に応じた軌跡・識別情報対応尤度と、識別情報の検出時刻毎に確率マップから読み出した確率値に基づいて、軌跡連結候補・識別情報ペアに関する識別情報尤度を算出するようにした請求項２４記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項２６】
最尤仮説とともに仮説生成部に生成された全仮説を記憶し、
過去一定時間に検出された識別情報に変化があるか否かを判定し、
識別情報に変化ありと判定された場合に軌跡連結候補を生成して仮説群を生成し、
識別情報に変化ありと判定された場合に生成された仮説群から個々の仮説を選択し、一方、識別情報に変化なしと判定された場合には記憶された仮説群から個々の仮説を選択し
識別情報に変化ありと判定された場合に生成された仮説群から最尤仮説を推定したとき、その最尤仮説とともに生成された全仮説を記憶するようにした請求項２４記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項２７】
過去一定時間に検出された移動体の属性情報を軌跡連結候補に対応付けるとともに、その属性情報が対応付けられた軌跡連結候補に移動体の識別情報を組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、所定条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を仮説として生成し、
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結候補に対応付けられている属性情報が同一の移動体を表す尤もらしさである属性情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の属性情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する属性情報を算出し、
仮説の識別情報尤度及び属性情報尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項２４記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項２８】
過去一定時間に検出された移動体の移動情報を軌跡連結候補に対応付けるとともに、その移動情報が対応付けられた軌跡連結候補に移動体の識別情報を組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、所定条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を仮説として生成し、
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結候補に対応付けられている移動情報が同一の移動体を表す尤もらしさである移動情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の移動情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する移動情報尤度を算出し、
仮説の識別情報尤度及び移動情報尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項２４記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項２９】
選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補に含まれている軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度を計算し、
仮説の識別情報尤度及び軌跡連結尤度に基づいて最尤仮説を推定するようにした請求項２４記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項３０】
軌跡を規定する移動体の位置座標とその検出時刻に基づいて軌跡連結尤度を計算するようにした請求項２９記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項３１】
軌跡連結候補に含まれている軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度を計算し、その軌跡連結尤度が閾値以上となっている軌跡連結候補を選別し、
選別された軌跡連結候補を用いて仮説群を生成するようにした請求項２３記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項３２】
追跡領域内に存在する障害物の場所と、その障害物を移動体が通過する際の移動時間とを環境情報として記憶し、
軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、軌跡の消失から次の軌跡の出現までの間に移動体が移動した時間を環境情報に基づいて推定し、その推定移動時間が実移動時間よりも大きくなる軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補群から除外するようにした請求項２３記載の移動体軌跡識別プログラム。
【請求項３３】
追跡領域内で移動体が通過可能な経路に沿う移動時間を環境情報として記憶し、
軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、軌跡の消失から次の軌跡の検出までの間に移動体が移動した時間を環境情報に基づいて推定し、その推定移動時間が実移動時間よりも大きくなる軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補群から除外するようにした請求項２３記載の移動体軌跡識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の識別情報を判別しながら移動体の位置を追跡し、認識された軌跡がどの移動体の軌跡かを判定する移動体軌跡識別システムに関する。また、本発明は移動体軌跡識別方法及び移動体軌跡識別プログラムに関する。
本願は、日本国に出願された特願２００９−１９１３５８号（２００９年８月２０日出願）及び特願２００９−２８０９２６号（２００９年１２月１０日出願）に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、人物や物などの移動体に対する追跡は、移動体の位置情報と識別情報とを対応付けることにより実現される。即ち、移動体の位置情報と識別情報との対応付けにより、移動体を一意に識別して追跡することができる。また、移動体追跡について種々の技術が開発されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。【０００３】
特許文献１は人物追跡装置を開示しており、センサ（可視カメラ）で関し領域内の人物を撮影し、そのセンサから出力された映像信号に基づいて人物の特徴情報を抽出する。この人物追跡装置は、人物の識別情報と特徴情報とを関連付けて学習するものであり、新たに抽出した特徴情報と学習結果から人物のＩＤを特定する。また、人物追跡装置は特定した人物のＩＤとその人物の軌跡情報を追跡情報として出力する。人物の追跡を途中で失敗した場合、人物追跡装置は追跡再開した人物の特徴情報と学習結果から再度その人物のＩＤを特定する。即ち、人物の追跡が途切れた場合、人物追跡装置は追跡再開した時点で抽出した特徴情報から再度人物のＩＤを特定するものである。【０００４】
特許文献２は、所定の空間を撮影する監視カメラを具備する移動体追跡システムを開示している。この移動体追跡システムは監視カメラの出力に基づいて移動体を識別して位置情報を得るものであり、当該位置情報と各移動体に固有の第１識別情報とを対応付けて管理する。また、移動体追跡システムは各移動体に固有の第２識別情報を読み取って各移動体を識別し、位置情報と第２識別情報とを対応付けて管理する。移動体追跡システムは位置情報と第３の識別情報とを対応付けて管理する位置管理テーブルを具備する。更に、移動体追跡システムは、同時期に所定の誤差範囲内で認識された移動体について、第２識別情報と第３識別情報とを対応付けて管理する位置推定テーブルを具備している。移動体追跡システムは位置管理テーブル及び位置推定テーブルを参照して移動体を追跡する。即ち、移動体追跡システムは複数のセンサにより得られる検知情報を統合して移動体を追跡する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２９９７４２号公報（段落０００６、０００８〜００１３参照）
【特許文献２】特開２００５−３１９５５号公報（段落０００８、０００９参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般に、カメラは移動体を追跡できるが、移動体の識別まで行なわないため、カメラだけではどの移動体を追跡しているのかを把握できない。また、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）リーダなどの個体識別装置を監視区域の各所に配置することにより、どの移動体が個体識別装置付近を追加したか把握することができるものの、個体識別装置から離れた場所にいる移動体の軌跡まで把握することはできない。【０００７】
特許文献１に開示された人物追跡装置ではカメラと人物特徴情報の抽出とを組合せており、一方、特許文献２に開示された移動体追跡システムではカメラと複数のセンサを組み合わせて移動体の追跡を実現している。【０００８】
複数の移動体が同じ場所で近接（或いは、重複）する場合、特定の移動体の追跡が途切れてしまう。人物追跡装置や移動体追跡システムでは、特徴情報を抽出できた場合やセンサで識別情報を抽出できた場合に移動体の追跡を実現できる。しかし、追跡の途切れが頻発すると、新たに取得し直した特徴情報や識別情報に基づいて追跡を再開するため、移動体の追跡精度が低くなってしまう。即ち、移動体の追跡が途切れた後に、新たに取得した少ない情報量に基づいて移動体の追跡を再開するため、認識している軌跡がどの移動体の軌跡であるのかを精度良く判定できない。【０００９】
また、カメラの画角内で移動体の位置や大きさが一定条件を満たす場合や、センサが無線タグを検出できる領域内に移動体が存在している場合のような限定的な状況でのみ特徴情報や識別情報を検出することができるため、頻繁に検出できるわけではない。そのため、追跡途切れが頻発する場合には、移動体の識別情報に対応付けられない軌跡が多くなってしまう。また、追跡対象ではない物体を検出する場合、その物体の軌跡はノイズとなる。このようなノイズは、識別情報に対応付けられない軌跡の増加要因となる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、識別情報に基づいて軌跡がどの移動体のものであるかを判定することができる移動体軌跡識別システムを提供することを目的とする。また、本発明は移動体軌跡識別方法及び移動体軌跡識別プログラムも提供する。【００１１】
本発明に係る移動体軌跡識別システムは、過去一定時間に検出された移動体の軌跡の組み合わせである軌跡連結候補を生成する軌跡連結候補生成部と、過去一定時間に検出された移動体の識別情報を軌跡連結候補と組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、その軌跡連結候補・識別情報ペアの集合で所定条件を満たすものを仮説として生成する仮説生成部と、個々の仮説を選択し、選択した仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補が表す軌跡について識別情報が検出される尤もらしさを示す識別情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出し、各仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する尤度計算部を具備する。【００１２】
本発明に係る移動体軌跡識別方法及びその移動体軌跡識別方法をコンピュータに実行させる移動体軌跡識別プログラムでは、過去一定時間に検出された移動体の軌跡の組み合わせである軌跡連結候補を生成し、過去一定時間に検出された移動体の識別情報を軌跡連結候補と組み合わせて軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、その軌跡連結候補・識別情報ペアの集合で所定条件を満たすものを仮説として生成し、個々の仮説を選択し、選択した仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて、その軌跡連結候補が表す軌跡について識別情報が検出される尤もらしさを示す識別情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説に関する識別情報尤度を算出し、仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する。【００１３】
上記において、追跡領域内の位置座標に応じた移動体の識別情報の検出確率を予め定義した確率マップを参照してもよい。また、移動体の軌跡と識別情報が対応付けられる尤もらしさである軌跡・識別情報尤度を参照してもよい。或いは、移動体の属性情報や移動情報を参照してもよい。軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補に含まれる軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度に基づいて最尤仮説を推定してもよい。ここで、閾値以上の軌跡連結尤度に対応した軌跡連結候補を選別して仮説群を生成してもよい。更に、追跡領域内における障害物の場所と、その障害物を移動体が通過する際の移動時間を環境情報として用いたり、追跡領域内の通過可能な経路に沿う移動体の移動時間を表す環境情報を用いてもよい。この場合、軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次に軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、環境情報に基づいて移動体の移動時間を推定する。推定移動時間が実移動時間より大きくなる軌跡連結候補は、仮説生成対象の軌跡連結候補群から除外される。
【発明の効果】
【００１４】
上記のように、複数のパラメータを組み合わせて最尤仮説を推定し、以って、移動体の軌跡が途切れている場合であっても、軌跡の消失部分を高精度に推定することができる。即ち、追跡している移動体の軌跡の途切れが頻発する場合であっても、高精度に移動体の軌跡を連結することができ、以って、追跡性能を大幅に向上せしめることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施例１に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。
【図２】移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】移動体軌跡識別装置における尤度計算部の構成を示すブロック図である。
【図４】移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】追跡領域における各時刻の移動体の軌跡の検出例を示す図である。
【図７】追跡領域を複数のセルにグリッド分割し、２台の識別情報検出装置２ａ、２ｂによる識別情報確率マップを設定した様子を示す図である。
【図８】識別情報検出装置２ａの識別情報確率マップを示す図である。
【図９】識別情報検出装置２ｂの識別情報確率マップを示す図である。
【図１０】識別情報検出装置番号、識別情報、及びその検出時刻の対応関係を示すテーブルである。
【図１１】追跡領域において、識別情報検出装置２ａから得た確率値に基づく軌跡１、軌跡３の推定手順を示す図である。
【図１２】追跡領域において、識別情報検出装置２ｂから得た確率値に基づく軌跡１、軌跡３の推定手順を示す図である。
【図１３】追跡領域において、識別情報検出装置２ａから得た確率値に基づく軌跡２、軌跡４の推定手順を示す図である。
【図１４】追跡領域において、識別情報検出装置２ｂから得た確率値に基づく軌跡２、軌跡４の推定手順を示す図である。
【図１５】本発明の実施例２に係る移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】移動体軌跡識別装置における尤度計算部の構成を示すブロック図である。
【図１７】実施例２に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】実施例２に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施例３に係る移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】移動体軌跡識別装置における尤度計算部の構成を示すブロック図である。
【図２１】実施例３に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図２２】実施例３に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図２３】実施例３における尤度統合の効果を説明するための図である。
【図２４】本発明の実施例４に係る移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２５】移動体軌跡識別装置における尤度計算部の構成を示すブロック図である。
【図２６】実施例４に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図２７】実施例４に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図２８】本発明の実施例５に係る移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２９】移動体軌跡識別装置における尤度計算部の構成を示すブロック図である。
【図３０】実施例５に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図３１】実施例５に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図３２】本発明の実施例６に係る移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置の構成を示すブロック図である。
【図３３】移動体軌跡識別装置における尤度計算部の構成を示すブロック図である。
【図３４】実施例６に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図３５】実施例６に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図３６】本発明の実施例７に係る移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置の構成を示すブロック図である。
【図３７】実施例７において、障害物マップの環境情報による軌跡連結候補の棄却判定処理を模式的に示した図である。
【図３８】軌跡が途切れた軌跡連結候補において、軌跡消失時刻と次の軌跡発生時刻の間の移動体の実移動時間と、軌跡消失位置座標と次の軌跡発生位置座標から算出した推定移動時間とを比較して示す図である。
【図３９】実施例７において、経路グラフの環境情報による軌跡連結候補の棄却判定処理を模式的に示す図である。
【図４０】実施例７に係る移動体軌跡識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図４１】本発明の移動体軌跡識別システムの最小構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施例について添付図面を参照して説明する。図面中、対応する部分には同一の符号を付し、重複説明を割愛するものとする。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明の実施例１に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。この移動体軌跡識別システムは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動体軌跡識別装置３、及び識別結果出力装置４を具備する。移動体軌跡識別システムは、予め定められた追跡領域５０内の移動体の軌跡がどの移動体の軌跡であるかを識別する。即ち、移動体Ｐがどこに存在しているのかを認識することができる。【００１８】
移動体Ｐは、追跡領域５０内を自由に移動する。また、移動体Ｐが追跡領域５０の外側に移動してもよい。尚、移動体の種類は特に限定されるものではなく、人間、動物、或いは物でもよい。【００１９】
位置情報検出装置１は、追跡領域５０内における移動体の位置を検出する。以下の説明では、追跡領域５０内の位置を２次元座標で検出するものとする。位置情報検出装置１は、追跡領域５０内における移動体の２次元位置座標（以下、単に「位置座標」という）とその検出時刻、並びに軌跡ＩＤを一組にして移動体軌跡識別情報３へ出力する。尚、検出した位置座標を位置情報と称してもよい。【００２０】
軌跡ＩＤは識別情報を構成するものであり、連続して検出に成功した移動体の位置情報に対して同一の移動体の位置情報であることを判別するために割り当てられる。即ち、同一の軌跡ＩＤが割り当てられた位置座標群は、同一の移動体の軌跡を表す。但し、ある時刻において移動体の位置検出に失敗した場合、それまでに検出していた移動体の軌跡は途切れることとなる。そのため、移動体の一検出に失敗した後、再度、移動体の位置検出に成功した場合、当該移動体に対して新しい軌跡ＩＤが割り振られることとなる。実施例１では、軌跡ＩＤを番号形式（即ち、軌跡番号）で表すが、軌跡ＩＤを番号以外の形式で表すようにしてもよい。【００２１】
位置情報検出装置１は、追跡領域５０内での移動体の位置座標を検出し、検出時刻の特定並びに軌跡番号の割当を行なうことができる装置であればよい。例えば、位置情報検出装置１はカメラ、床圧力センサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などにより実現することができる。【００２２】
位置情報検出装置１は、追跡領域５０全体を死角なく検出できるように設置されることが望ましいが、部分的に検出不可となる死角が生じてもよい。何故なら、移動体軌跡識別装置３が断片化している軌跡を連結し、その軌跡がどの移動体の軌跡であるかを識別することが可能だからである。【００２３】
識別情報検出装置２は、追跡領域５０内における移動体の識別情報を取得する。但し、追跡領域５０内に移動体が存在しても、識別情報検出装置２が識別情報を必ず検出できるとは限らず、実際に移動体の識別情報を検出できる確率は追跡領域５０内における移動体の２次元位置座標によりことなる。例えば、識別情報検出装置２に近接した位置に存在する移動体の識別情報の検出確率は高く、一方、識別情報検出装置２から離間した位置に存在する移動体の識別情報の検出確率は低い。【００２４】
図１に示す移動体軌跡識別システムでは、１台の識別情報検出装置２を用いているが、追跡領域５０全体を網羅すべく複数台の識別情報検出装置２を設置してもよい。識別情報検出装置２には、それを一意に特定するための識別情報検出装置ＩＤが予め割り当てられている。識別情報検出装置ＩＤは、どの識別情報検出装置２が識別情報を検出したのかを判別するために用いられる。実施例１では、識別情報検出装置ＩＤを番号形式（即ち、識別情報検出装置番号）で表しているが、番号以外の形式で表すようにしてもよい。【００２５】
識別情報検出装置２は、検出した識別情報とその検出時刻、及びその識別情報検出装置番号を一組にして移動体軌跡識別装置３へ出力する。識別装置検出装置２が移動体の識別情報の検出を試みたが検出できなかった場合、識別情報を「なし」として、その時刻及び識別情報検出装置番号を移動体軌跡識別装置３へ出力する。或いは、識別情報検出装置２が移動体軌跡識別装置３に対して識別情報を出力しないことにより、移動体軌跡識別装置３がその時刻に識別情報が検出されなかったと判定するようにしてもよい。【００２６】
識別情報検出装置２は、識別情報を検出し、かつ、その検出時刻及び識別情報検出装置番号を特定できる装置であればよい。例えば、移動体にアクティブＲＦＩＤタグを添付し、それを識別情報として用いる場合、識別情報検出装置２としてＲＦＩＤリーダを採用することができる。移動体が人物である場合、人物の顔、指紋、静脈などを識別情報とし、そのような識別情報の読取り装置を識別情報検出装置２として採用することができる。また、顔認証装置やＲＦＩＤリーダのように、異なる検出対象について識別情報を検出する装置を併用してもよい。【００２７】
複数の識別情報検出装置２を設置して追跡領域５０を網羅する場合、各識別情報検出装置２の検出領域が互いに重複するように設置してもよい。或いは、検出領域が互いに重複しないように設置してもよい。【００２８】
位置情報検出装置１による位置座標検出と、識別情報検出装置２による識別情報検出とは同期させる必要がある。即ち、同じ時刻に、位置情報検出装置１が移動体の位置座標を検出し、識別装置検出装置２が識別情報を検出する。位置情報検出装置１と識別情報検出装置２が夫々非同期に位置座標と識別情報を検出する場合には、移動体軌跡識別装置３が位置座標と識別情報を一定時間バッファリングしておき、一定時間毎にバッファに蓄積された位置座標と識別情報を使用するようにしてもよい。また、位置情報検出装置１と識別情報検出装置２との間で時刻同期がとられていない場合には、移動体軌跡識別装置３が同時に入力した位置座標と識別情報に対して同じ検出時刻を設定するようにしてもよい。【００２９】
移動体軌跡識別装置３は、位置情報検出装置１から送出される位置情報と、識別情報検出装置２から送出される識別情報とを用いて、移動体軌跡がどの移動体の軌跡であるかを判定する。位置情報検出装置１による追跡が途切れた場合には、移動体軌跡が断片的に検出される。この場合、移動体軌跡識別情報３は軌跡番号に応じた移動体軌跡の組合せを軌跡連結候補として設定し、尤も可能性が高い識別情報と軌跡連結候補の組合せを判定する。このため、軌跡連結候補は断片化している移動体軌跡を連結したものであると言える。【００３０】
図２は、移動体軌跡識別装置３の構成を示すブロック図である。移動体軌跡識別装置３は、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２及び識別結果出力装置４と接続される。移動体軌跡識別装置３は、断片化した移動体軌跡の連結処理を行なう軌跡連結候補生成部３１、軌跡連結候補と識別情報の組の集合を仮説として生成する仮説生成部３２、仮説の尤度を計算し、尤度の最も高い仮説を特定する尤度計算部３３、及びマップ記憶部３７を具備する。ここで、１つの仮説を特定することで軌跡連結候補と識別情報の組の集合が定まる。これは、検出された移動体軌跡と追跡領域５０内の移動体Ｐとの相関関係が定まったことを意味する。【００３１】
軌跡連結候補生成部３１は、位置情報検出装置１から位置情報（即ち、位置座標）とその検出時刻、並びに軌跡番号との組が入力される。同一の軌跡番号が割り当てられた位置座標であって、現時刻から過去に一定時間遡った時刻との間の時間帯に検出された位置座標の集合が１つの移動体軌跡を表す。軌跡連結候補生成部３１は、個々の移動体軌跡の組合せを生成し、各組合せを軌跡連結候補として仮説生成部３２に出力する。【００３２】
軌跡連結候補生成部３１は、軌跡の数がＮ個の場合、１個の軌跡を含む軌跡連結候補からＮ個の軌跡を含む軌跡連結候補までの全てを生成する。例えば、３つの軌跡が得られた場合、軌跡連結候補生成部３１は１個の軌跡を含む軌跡連結候補として「軌跡１」、「軌跡２」、「軌跡３」を生成する。また、２個の軌跡を含む軌跡連結候補として「軌跡１、軌跡２」、「軌跡１、軌跡３」、「軌跡２、軌跡３」を生成する。更に、３個の軌跡を含む軌跡連結候補として「軌跡１、軌跡２、軌跡３」を生成する。このように、３個の軌跡について、軌跡連結候補生成部３１は７個の軌跡連結候補を生成する。尚、軌跡連結候補生成部３１は同一の軌跡を組み合わせて軌跡連結候補を生成しない。このため、軌跡連結候補において軌跡番号の重複は生じない。【００３３】
また、同時刻に位置座標が検出された複数の軌跡が軌跡連結候補に含まれる場合も生じる。例えば、「軌跡１、軌跡２」という軌跡連結候補において、軌跡１の位置座標と軌跡２の位置座標が同時刻に検出される場合、軌跡連結候補生成部３１は同時刻に検出された位置座標の重心点を算出する。例えば、軌跡１の座標Ａと軌跡２の座標Ｂが同時刻に検出された場合、軌跡連結候補生成部３１は座標Ａ、Ｂの重心点（即ち、２つの座標の中点）を計算する。同時刻に検出された他の座標の組に関しても同様の計算を行なう。後述の識別情報尤度を計算する際にも座標を参照するが、同時刻に検出された座標が複数ある場合には、軌跡連結候補生成部３１は複数の座標の重心点を計算して参照する。【００３４】
仮説生成部３２は、識別情報検出装置２から識別情報とその検出時刻、及び識別情報検出装置番号を入力し、それらの対応関係を保持する。また、仮説生成部３２は軌跡連結候補と識別情報の組合せを全て生成し、これを仮説として尤度計算部３３に出力する。【００３５】
次に、仮説の生成手順について詳細に述べる。先ず、仮説生成部３２は、軌跡連結候補生成部３１から入力した軌跡連結候補と、現時刻から過去に一定時間遡った時刻との間の時間帯に識別情報検出装置２により検出された識別情報に基づいて、軌跡連結候補と識別情報との全ての組合せを生成する。【００３６】
位置情報検出装置１及び識別情報検出装置２において軌跡および識別情報の過検出や検出漏れが発生する可能性を考慮すると、実際には対応する相手が存在しない軌跡や識別情報が検出される事態も想定される。ここで、軌跡の過検出とは、追跡対象以外の物体の軌跡を誤って検出することを意味する。即ち、識別情報の過検出とは、ＲＦＩＤタグを有する移動体が追跡領域外に存在しているにも拘らず、電波干渉の影響で追跡領域内に設置しているＲＦＩＤリーダが当該識別情報を検出してしまう場合や、移動体である人物が生体認証（顔認証）を利用した識別情報検出装置２の前を通過した際に、識別情報を誤って検出してしまう場合を意味する。また、軌跡の検出漏れとは、位置情報検出装置１の死角となる場所を移動している移動体の軌跡を検出できない場合を意味する。識別情報の検出漏れとは、ＲＦＩＤタグを有する移動体がＲＦＩＤリーダの検知範囲内に存在しているにも拘らず、電波干渉の影響で受信電波が弱まり識別情報が検出されない場合や、移動体である人物が生体認証（顔認証）を利用した識別情報検出装置２の前を通過した際に、理想的な顔の向きや大きさの画像を取得できず、識別情報を検出できなかった場合を意味する。このような不具合に対応するため、仮説生成部３２は全ての軌跡連結候補及び識別情報について、対応する相手（即ち、対応する軌跡連結候補や識別情報）が存在しない状態を示す情報との組も生成する。尚、対応する相手が存在しないことを表す情報を「ｕｎｋｎｏｗｎ」という文字列で表現する。例えば、軌跡連結候補生成部３１が軌跡連結候補Ｔ１、Ｔ２、・・・、Ｔｎを生成し、かつ、識別情報検出装置２が識別情報ＩＤ１、ＩＤ２、・・・、ＩＤｍを検出した場合、仮説生成部３２は（Ｔ１，ｕｎｋｎｏｗｎ）、（Ｔ２, ｕｎｋｎｏｗｎ）、・・・、（Ｔｎ，ｕｎｋｎｏｗｎ）という組や、（ｕｎｋｎｏｗｎ，ＩＤ１）、（ｕｎｋｎｏｗｎ，ＩＤ２）、・・・、（ｕｎｋｎｏｗｎ，ＩＤｍ）という組も生成して、前記の軌跡連結候補と識別情報との組に追加する。
尚、軌跡連結候補と識別情報との組を「軌跡連結候補・識別情報ペア」と記す。また、「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含む組も軌跡連結候補・識別情報ペアに該当する。【００３７】
仮説生成部３２は、所定の条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を選択して仮説として設定する。尚、所定の条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合は複数存在し得る。このため、仮説生成部３２は所定の条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を全て抽出し、個々の集合を夫々の仮説として設定する。【００３８】
軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を仮説として設定するための所定の条件として以下の３つの条件が挙げられる。
第１の条件は、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの間で軌跡の重複及び識別情報の重複が生じないことである。例えば、４つの軌跡ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４について識別情報ＩＤ１、ＩＤ２が検出されている場合、［｛（ｋ１，ｋ２），ＩＤ１｝,｛（ｋ１，ｋ３，ｋ４）、ＩＤ２｝］という集合では、軌跡ｋ１が重複しているので、第１の条件を満たさない。［｛（ｋ１，ｋ２），ＩＤ１｝,｛（ｋ３，ｋ４）、ＩＤ１｝］という集合では、識別情報ＩＤ１が重複しているので第１の条件を満たさない。一方、［｛（ｋ１，ｋ２），ＩＤ１｝,｛（ｋ３，ｋ４）、ＩＤ２｝］という集合では、軌跡及び識別情報のいずれも重複していないので、第１の条件を満たす。ここで、（ｋ１，ｋ２）は軌跡連結候補を表し、｛（ｋ１，ｋ２）、ＩＤ１｝は軌跡連結候補・識別情報ペアを表す。また、仮説において１つの移動体の軌跡は、１つの軌跡連結候補に纏められることを前提とする。仮説は、各軌跡がどの移動体の軌跡であるかを決定するために用いる候補であり、軌跡や識別情報の重複を含む仮説は適切な候補とは言えないため、第１の条件を設けた。【００３９】
但し、識別情報として用いられる「ｕｎｋｎｏｗｎ」の重複については許可する。即ち、識別情報において「ｕｎｋｎｏｗｎ」が重複していても、そのことによって直ちに第１の条件が満たされないと判断される訳ではない。【００４０】
第２の条件は、軌跡番号で識別される個々の軌跡が全て軌跡連結候補・識別情報ペアに属する軌跡連結候補に含まれていることである。上記のように軌跡ｋ１乃至ｋ１及び識別情報ＩＤ１、ＩＤ２が検出されている場合、［｛（ｋ１，ｋ２），ＩＤ１｝］という集合では、軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡ｋ１、ｋ２しか含まれておらず、ｋ３、ｋ４は含まれていない。従って、第２の条件を満たしていない。一方、［｛（ｋ１，ｋ２），ＩＤ１｝,｛（ｋ３，ｋ４）、ＩＤ２｝］という集合では、軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて全ての軌跡ｋ１乃至ｋ４が含まれているので、第２の条件を満たしている。【００４１】
第３の条件は、軌跡連結候補・識別情報ペアの集合の中に、少なくとも１つ、識別情報が「ｕｎｋｎｏｗｎ」でない軌跡連結候補・識別情報ペアを含むことである。上記のように、軌跡ｋ１乃至ｋ１及び識別情報ＩＤ１、ＩＤ２が検出されている場合、［｛（ｋ１，ｋ２），ｕｎｋｎｏｗｎ｝,｛（ｋ３，ｋ４）、ｕｎｋｎｏｗｎ｝］という集合に含まれる２つの軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて識別情報が「ｕｎｋｎｏｗｎ」であるため、第３の条件を満たさない。一方、［｛（ｋ１，ｋ２），ＩＤ１｝,｛（ｋ３，ｋ４）、ｕｎｋｎｏｗｎ｝］という集合には、識別情報が「ｕｎｋｎｏｗｎ」でない軌跡連結候補・識別情報ペアが含まれているので、第３の条件を満たす。【００４２】
仮説生成部３２は、第１の条件乃至第３の条件を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を全て仮説として選択する。例えば、識別情報としてＩＤ１、ＩＤ２が検出されている場合、１つの軌跡連結候補・識別情報ペアがＩＤ１を含み、他の軌跡連結候補・識別情報ペアが識別情報として「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含む集合も仮説として成立する。同様に、１つの軌跡連結候補・識別情報ペアがＩＤ２を含み、他の軌跡連結候補・識別情報ペアが識別情報として「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含む集合も仮説として成立する。更に、１つの軌跡連結候補・識別情報ペアがＩＤ１を含み、他の軌跡連結候補・識別情報ペアがＩＤ２を含み、更に他の軌跡連結候補・識別情報ペアが識別情報として「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含む集合も仮説として成立する。識別情報が「ｕｎｋｎｏｗｎ」ではない軌跡連結候補・識別情報ペアのみからなる集合も仮説として成立する。仮説生成部３２は、第１の条件乃至第３の条件を満たす全ての集合を仮説として選択して網羅することができる。【００４３】
マップ記憶部３７は、識別情報尤度マップを記憶する。尚、識別情報尤度マップについては後述する。
実施例１において、尤度計算部３３は仮説毎に２種類の尤度を計算する。第１の尤度は、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補に含まれる軌跡の連結の尤もらしさである。第１の尤度を軌跡連結尤度と記す。第２の尤度は、軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補が表す起動について識別情報が検出される尤もらしさである。第２の尤度を識別情報尤度、或いは識別情報検出尤度と記す。軌跡連結候補が表す軌跡をＳとし、識別情報をＯとすると、識別情報尤度は条件付き確率Ｐ（ＯiＳ）として表される。
尚、識別情報尤度は軌跡連結候補・識別情報ペア毎に算出され、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度を統合した結果が当該仮説の識別情報尤度となる。【００４４】
図３は、実施例１における尤度計算部の構成を示すブロック図である。尤度計算部３３は、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２を具備する。尤度計算制御部３３０は、尤度の計算が行なわれていない仮説を軌跡連結尤度計算部３３１及び識別情報尤度計算部３３２へ出力する。軌跡連結尤度計算部３３１は、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に軌跡連結候補の軌跡連結尤度を計算する。識別情報尤度計算部３３２は、仮説毎に軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報尤度を計算する。また、識別情報尤度計算部３３２は、２種類の尤度（即ち、軌跡連結尤度及び識別情報尤度）の計算結果を統合した結果を仮説の尤度とし、尤度が尤も高い仮説を示す最尤推定結果を識別結果出力装置４へ送出する。【００４５】
次に、軌跡連結尤度計算部３３１による軌跡連結候補の計算について説明する。説明を簡単にするため、軌跡連結候補が２つの軌跡の組み合わせである場合の計算について説明する。
ここで、軌跡連結候補の組み合わせにおいて、同時刻に重複して検出された軌跡を組み合わせる場合と、異なる時刻に独立に検出された軌跡を組み合わせる場合がある。【００４６】
先ず、同時刻に重複して検出された軌跡を組み合わせた軌跡連結候補に対する軌跡連結尤度の計算について説明する。軌跡連結尤度計算部３３１は、各軌跡において同時刻に検出された座標間のユークリッド距離を計算し、ユークリッド距離が短いほど軌跡連結尤度が高く、ユークリッド距離が長いほど軌跡連結尤度が低くなるように軌跡連結尤度を決定すればよい。同時刻に軌跡が検出されているということは、同時刻に検出された座標の組が複数存在する可能性が高いことを示唆している。具体的には、軌跡連結尤度計算部３３１は同時刻に検出された座標同士のユークリッド距離をその座標の組毎に計算し、その平均値を計算する。座標の組毎に計算されるユークリッド距離の平均値が小さいほど軌跡連結尤度が高く、当該平均値が大きいほど軌跡連結尤度が低くなるように軌跡連結尤度を決定する。ここでは、座標間のユークリッド距離の平均値を用いて軌跡連結尤度を決定するようにしたが、平均値の代わりに分散値を用いてもよい。２つの軌跡間で座標の同時検出の開始時刻及び終了時刻が完全に一致していない場合には、２つの軌跡の座標が同時に検出されている時間帯について上記の処理を行なう。【００４７】
軌跡連結尤度計算部３３１は、各軌跡の移動ベクトルを算出し、その移動ベクトルのコサイン類似度を軌跡連結尤度として計算するようにしてもよい。各軌跡の移動ベクトルは、２つの軌跡において座標の同時検出を開始する際の座標を始点とし、座標の同時検出を終了する際の座標を終点とするベクトルである。ここで、軌跡連結尤度計算部３３１は移動ベクトルＶ１、Ｖ２について数式１に従って計算を行なうことにより、コサイン類似度ｃｏｓθを計算して、軌跡連結尤度を決定する。【００４８】
【数１】
2011021588.tif 000003
【００４９】
数式１において、＜Ｖ１，Ｖ２＞は移動ベクトルＶ１、Ｖ２の内積を意味し、‖Ｖ１‖は移動ベクトルＶ１のノルムを意味し、‖Ｖ２‖は移動ベクトルＶ２のノルムを意味する。
尚、尤度計算部３３において軌跡連結尤度の閾値を予め定めておき、その閾値未満の軌跡連結尤度について、以降、処理対象から除外するようにしてもよい。【００５０】
次に、異なる時刻に独立して検出された軌跡を組み合わせた軌跡連結候補に対する軌跡連結尤度の計算について説明する。ここで、軌跡連結尤度計算部３３１は先に生じた軌跡の消失時の時刻及び位置座標と、後に生じた軌跡の出現時の時刻及び位置座標に基づき、移動体の移動速度を計算する。軌跡連結尤度計算部３３１は、予め移動体の移動モデルとして設定していた移動速度と実際に計算した移動速度との誤差が小さいほど軌跡連結尤度が高く、当該誤差が大きいほど軌跡連結尤度が低くなるように軌跡連結尤度を計算する。【００５１】
また、移動体が途中で停留する場合を考慮して、計算した移動速度から予め設定した移動モデルの移動速度を減算した誤差が負値となる場合には、軌跡連結尤度が下がりにくく、当該誤差が正値になる場合には軌跡連結尤度が下がりやすくなるように異なる尤度関数を定めてもよい。具体的には、予め追跡の途切れが発生時における移動速度のデータを収集しておき、収集した移動速度データと移動モデルの移動速度との誤差が正値となる集合と、負値となる集合とに分け、夫々の集合毎に誤差の平均値と分散値を算出する。正の誤差の集合に対して複製を生成し、符号を負に変換した集合を元の集合に加えることにより平均をゼロとする。一方、負の誤差の集合に対して複製を生成し、符号を正に変換した集合を元の集合に加えて平均をゼロとする。各集合に含まれる誤差の分布は正規分布になると仮定し、正の誤差の集合の平均をμｓとし、分散をσｓとする。同様に、負の誤差の集合の平均をμｍとし、分散をσｍとする。この場合、確率密度関数は数式２により定義される。【００５２】
【数２】
2011021588.tif 000004
【００５３】
軌跡連結尤度計算部３３１は、計算誤差（即ち、計算した移動速度から移動モデルについて予め設定した移動速度を減算した値）を変数ｘとして数式２に代入し、軌跡連結尤度を計算する。【００５４】
また、異なる時刻に独立して検出した軌跡を組み合わせた軌跡連結候補についても軌跡連結尤度の閾値を予め定めておき、その閾値未満の軌跡連結尤度は、以降、処理対象から除外する。【００５５】
上記の処理は、軌跡連結候補が２つの軌跡の組み合わせである関するものであるが、軌跡連結候補が３つ以上の軌跡の組み合わせである場合については、軌跡連結尤度計算部３３１は以下の手順に従って軌跡連結尤度を計算する。【００５６】
先ず、軌跡連結尤度計算部３３１は軌跡連結候補に含まれる各軌跡について、その消失時刻が早いほうから順序づける。
次に、軌跡連結尤度計算部３３１は順番が隣り合う２つの軌跡の夫々について、軌跡連結尤度を計算する。即ち、軌跡連結尤度計算部３３１は軌跡消失時刻の順番が１番目及び２番目の軌跡について、軌跡連結尤度を計算する。同様に、軌跡消失時刻の順番が２番目及び３番目の軌跡について軌跡連結尤度を計算し、軌跡消失時刻の順番が３番目及び４番目の軌跡について軌跡連結尤度を計算する。尚、順番が隣り合う２つの軌跡に係る軌跡連結尤度の計算については前述の方法を用いるものとする。【００５７】
上記のように、順番が隣り合う軌跡の組について軌跡連結尤度を計算した後、軌跡連結尤度計算部３３１は計算結果の軌跡連結尤度を積算し、その積算回数の累乗根を算出する。この計算結果を３つ以上の軌跡の組み合わせに係る軌跡連結尤度とする。尚、累乗根の計算は、軌跡連結尤度に対する正規化処理となる。【００５８】
軌跡連結尤度計算部３３１は、１つの軌跡しか含まれていない軌跡連結候補の軌跡連結尤度を定数（例えば、「１」）とする。【００５９】
識別情報尤度計算部３３２は、仮説生成部３２で生成した各仮説について識別情報尤度を計算する。
識別情報尤度計算部３３２は、予め識別情報検出装置２毎に定められた識別情報確率マップを参照して識別情報尤度を計算する。識別情報確率マップとは、追跡領域５０をグリッド分割し、分割した各セル内において識別情報が識別情報検出装置２により検出される確率を０〜１の間の数値で定義したマップである。【００６０】
このように、識別情報の検知領域をその領域内外の２値で定義するのではなく、追跡領域５０全域について識別情報が検出される確率分布を定義することにより、移動体が追跡領域５０のどこに位置していても、その位置における識別情報の検出確率を取得することができる。そして、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報尤度を計算する。識別情報尤度計算部３３２は、現時点から過去一定期間内で検出された識別情報の検出確率を識別情報確率マップにて参照して識別情報尤度を計算するので、現時点で検出されたしだけに依存せずに、軌跡と識別情報との対応関係の判定を行なうことができる。例えば、現時点における識別情報の検出確率が低くても、移動体が過去に検出確率の高い場所を通過していたならば、高い精度で軌跡と識別情報との対応関係を判定できる。【００６１】
識別情報尤度計算部３３２は、１つの仮説に対して以下の手順で識別情報尤度を計算する。
先ず、識別情報尤度計算部３３２は仮説に含まれる軌跡連結候補・識別情報ペアを夫々抽出する。そして、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を計算して積算する。各仮説に含まれる軌跡連結候補・識別情報ペアの数は一定ではなく、識別情報尤度が算出されない軌跡連結候補・識別情報ペアも存在する。そのため、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結候補・識別情報ペア毎に計算した識別情報尤度の積算結果を正規化する。【００６２】
個々の軌跡連結候補・識別情報ペアについて識別情報尤度を計算する場合、識別情報尤度計算部３３２は着目している軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報が検出された検出時刻、及び識別情報を検出した識別情報検出装置２の識別情報検出装置番号を参照する。更に、識別情報尤度計算部３３２は識別情報検出装置番号に対応する識別情報確率マップを選択する。識別情報検出装置番号毎の識別情報確率マップは、マップ記憶部３７に予め記憶される。尚、識別情報尤度計算部３３２は識別情報及びその検出時刻、当該識別情報を検出した識別情報検出装置２の識別情報検出装置番号との対応関係を仮説生成部３２から取得する。【００６３】
識別情報尤度計算部３３２は、移動体の位置座標、その検出時刻、及び軌跡番号との対応関係を軌跡連結候補生成部３１から提供される。軌跡連結候補に含まれる異なる軌跡の位置座標が同時刻に検出されている場合には、その重心点の座標も軌跡連結候補生成部３１から提供される。識別情報尤度計算部３３２は、識別情報の検出時刻における軌跡連結候補の位置座標を参照し、当該位置座標が識別情報確率マップのどのセルに該当するかを判定し、以って、該当するセルに定義されている識別情報尤度を取得する。尚、軌跡連結候補に含まれる軌跡の位置座標が同時刻に検出され、その重心点が算出されている場合には、識別情報尤度計算部３３２はその重心点の座標に対応するセルを特定し、当該セルに定義されている識別情報尤度を取得する。【００６４】
識別情報尤度計算部３３２は、全ての識別情報検知時刻において得られる識別情報尤度を積算する。この積算結果が、着目している軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度となる。
尚、識別情報尤度計算部３３２は識別情報尤度を計算できない軌跡連結候補・識別情報ペアについては識別情報尤度を計算しない。即ち、識別情報又は軌跡連結候補が「ｕｎｋｎｏｗｎ」となっている軌跡連結候補・識別情報ペアについては識別情報尤度を計算しない。【００６５】
識別情報尤度計算部３３２は、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を計算して積算し、正規化することによりその仮説全体の識別情報尤度を求める。軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度はいずれも識別情報確率マップで規定された確率値の積に相当するため、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度の積算結果も確率値の積に相当する。従って、識別情報確率マップで規定された確率値の何個分の積を計算しているのかを特定し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度の積算結果に対して、確率値の個数の累乗根をとることにより正規化を行なう。この正規化により、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの個数が異なっていても、仮説同士で識別情報尤度を適切に比較することができる。【００６６】
識別情報尤度計算部３３２は、上記の手順を繰り返すことにより全ての仮説について識別情報尤度を計算する。
また、識別情報尤度計算部３３２は仮説毎に軌跡連結尤度及び識別情報尤度を統合し、以って、仮説全体の尤度を計算する。尤も高い尤度を有する仮説が、軌跡と識別情報との関係を最適に表していると言える。識別情報尤度計算部３３２は、最も高い尤度を有する仮説を選択して、識別結果出力装置４に出力する。【００６７】
識別結果出力装置４は、識別情報尤度計算部３３２から送出された仮説（即ち、最尤推定結果）に基づいて、軌跡と移動体との対応関係を提示する。仮説に属している個々の軌跡連結候補・識別情報ペアが軌跡と識別情報との対応関係を表しているので、仮説内の軌跡連結候補・識別情報ペアに基づいてどの軌跡がどの移動体に対応するかを判定して提示する。このとき、現時刻の位置座標若しくは過去一定時間の軌跡も同時に提示する。識別結果出力装置４は、例えば、表示装置により構成される。即ち、識別結果出力装置４は、ディスプレイを具備し、当該ディスプレイに軌跡と移動体の対応関係を表示する。尚、識別結果出力装置４の出力態様は表示態様に限定されるものではなく、印刷出力などの他の出力態様であってもよい。【００６８】
軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３（即ち、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２）は、例えば、移動体軌跡識別プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵにより実現される。即ち、コンピュータのプログラム記憶装置（図示省略）が移動体軌跡識別プログラムを記憶し、ＣＰＵが移動体軌跡識別プログラムを読み込み、当該プログラムに従って軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３の各機能を実現する。尚、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３を夫々別個のハードウェアで実現するようにしてもよい。また、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２についても別個のハードウェアで実現するようにしてもよい。【００６９】
次に、移動体軌跡識別装置３の動作について図４及び図５に示すフローチャート並びに図６乃至図１４に示す具体例を参照して詳細に説明する。
図６は、追跡領域５０内を移動する移動体Ａ及び移動体Ｂについて時刻ｔ１〜ｔ９における位置及び軌跡番号を示す。ここでは、移動体Ａの軌跡が軌跡１及び軌跡３に相当し、移動体Ｂの軌跡が軌跡２及び軌跡４に相当するものとする。また、移動体Ａのみの識別情報が検出可能であり、移動体Ｂの識別情報の登録を行なっておらず、対応する識別情報が存在しないものとする。【００７０】
図７は、追跡領域に設置した識別情報検出装置２ａ及び識別情報検出装置２ｂの位置、並びに識別情報確率マップを定義するためのグリッド分割を示しており、左下角を原点（０，０）とし、任意の位置座標をｐ（ｘ，ｙ）で表すものとする。また、識別情報確率マップ上の任意のセルの座標をｃ（ａ，ｂ）で表すものとする。セルの分割数は任意に設定してよいが、図７では、ａ方向に０〜８、ｂ方向に０〜４の範囲に設定している。即ち、識別情報検出装置２ａ、２ｂは夫々セル座標ｃ（０，４）、ｃ（８，０）に配置されている。【００７１】
図７に示す識別情報確率マップの各セルにおいて、各識別情報検出装置の検出特性に従って０〜１の範囲の確率値を定義する。ここでは、２台の識別情報検出装置２ａ、２ｂの夫々について各セルにおける識別情報の検出確率値を設定する。図８は、識別情報検出装置２ａの識別情報確率マップを示し、図９は識別情報検出装置２ｂの識別情報確率マップを示す。【００７２】
仮説生成部３２は、識別情報検出装置２ａ、２ｂから識別情報、その検出時刻、及び識別情報検出装置番号を入力し、その対応関係を保持する。図１０は、この対応関係を格納するテーブルを示す。このテーブルは、各時刻毎に、どの識別情報検出装置番号の識別情報検出装置がその識別情報を検出したのかを格納する。ここでは、時刻ｔ１〜ｔ９における識別情報検出装置毎の識別情報の検出の有無が示される。例えば、識別情報検出装置２ａが時刻ｔ１、ｔ２において識別情報ＩＤ１を検出し、一方、識別情報検出装置２ｂが時刻ｔ８、ｔ９において識別情報ＩＤ１を検出している。図１０のテーブルにおいて空欄は、識別情報検出装置２ａ、２ｂにより識別情報が検出されなかったことを表している。
図１１、図１２、図１３、及び図１４は追跡領域の識別情報確率マップ上での識別情報の検出確率値の取得手順を説明する図である。【００７３】
次に、移動体軌跡識別装置３の動作について具体的に説明する。
先ず、軌跡連結候補生成部３１は、位置情報検出装置１から軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組を取得する（ステップＳ１）。図６に示すように複数の座標を時刻順に検出した場合、位置情報検出装置１は軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組として、例えば時刻ｔ１について、｛１，ｔ１，ｐ（３０，８０）｝と｛２，ｔ１，ｐ（２５，１０）｝の組を移動体軌跡識別装置３の軌跡連結候補生成部３１に出力する。時刻ｔ１以降の時刻ｔ２、ｔ３、・・・についても軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組が軌跡連結候補生成部３１に提供される。【００７４】
軌跡連結候補生成部３１は、現時刻（即ち、情報入力した最新の時刻）から過去一定時間における位置情報検出装置１から出力された位置情報を保持する。軌跡連結候補生成部３１は、ステップＳ１で最新の軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組を入力すると、最新の位置情報として追加記憶し、一番古い位置情報を削除することで、位置情報の履歴の更新を行なう（ステップＳ２）。例えば、軌跡連結候補生成部３１が、時刻ｔ１〜ｔｎ−１に関して、軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組を保持している状態で、時刻ｔｎに関する軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組を取得すると、時刻ｔｎにおける位置情報を新たに記憶し、一方、時刻ｔ１に関する軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組を廃棄する。【００７５】
軌跡連結候補生成部３１が取得した現時刻から過去に一定時間遡った期間内の位置情報において、同一の軌跡番号と組になる位置座標の集合が１つの軌跡を現す。ステップＳ２の後、軌跡連結候補生成部３１は軌跡番号をキーとして位置情報を組み合わせることにより軌跡連結候補を生成して仮説生成部３２へ出力する（ステップＳ３）。例えば、図６に示す軌跡１乃至軌跡４が検出された場合、軌跡連結候補生成部３１は軌跡連結候補１＝（軌跡１、軌跡３）、軌跡連結候補２＝（軌跡２、軌跡４）、軌跡連結候補３＝（軌跡１、軌跡４）、・・・を生成する。軌跡の数がＮ個である場合、軌跡連結候補生成部３１は１個の軌跡を含む軌跡連結候補からＮ個の軌跡を含む軌跡連結候補までの全てを生成する。即ち、軌跡連結候補生成部３１は上記のように２つの軌跡を含む軌跡連結候補だけでなく、（軌跡１）、（軌跡２）、・・・のように１つの軌跡を含む軌跡連結候補や、（軌跡１、軌跡２、軌跡３）、（軌跡１、軌跡２、軌跡４）、・・・のように３つの軌跡を含む軌跡連結候補や、（軌跡１、軌跡２、軌跡３、軌跡４）のように４つの軌跡を含む軌跡連結候補を生成する。また、同時刻に検出された軌跡を組み合わせた軌跡連結候補も生成する。【００７６】
軌跡連結候補生成部３１は、生成した軌跡連結候補において異なる軌跡の一座標が同時刻に検出されている場合には、その重心点の位置座標も計算する。
また、軌跡連結候補生成部３１は過去一定時間における軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組（即ち、ステップＳ２の更新処理で得られる軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組）を自身で記憶するだけでなく、尤度計算部３３に出力する。異なる軌跡の位置座標であって同時刻に検出された位置情報の重心点を計算している場合には、その重心点も尤度計算部３３に出力する。軌跡連結候補生成部３１は、これらの情報を仮説生成部３２を介して尤度計算部３３に出力する。【００７７】
仮説生成部３２は、識別情報検出装置２から検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の組を取得する（ステップＳ４）。即ち、識別情報検出装置２は移動体の識別情報を検出すると、その関連情報とともに仮説生成部３２に提供する。仮説生成部３２は、検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の対応関係を図１０に示すテーブルに保持する。【００７８】
仮説生成部３２は、現時刻（即ち、最新の情報を入力した時刻）から過去一定時間において識別情報検出装置２から取得した識別情報を保持する。仮説生成部３２は、最新の検出時刻における識別情報及び識別情報検出装置番号を取得すると、それらを図１０に示すテーブルの追加登録し、一番古い識別情報を削除する（ステップＳ５）。例えば、仮説生成部３２が時刻ｔ１〜ｔｎ−１における検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の組を保持している場合、最新の時刻ｔｎにおける検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の組を取得すると、その時刻ｔｎに関して取得した識別情報を図１０に示すテーブルに登録し、一方、時刻ｔ１に関する識別情報を破棄する。【００７９】
仮説生成部３２は、更新後のテーブル内容を自身で記憶するだけでなく、尤度計算部３３に出力する。
また、仮説生成部３２はステップＳ５で更新したテーブルに格納されている識別情報と、ステップＳ３軌跡連結候補生成部３１から入力された軌跡連結候補を用いて、両者の組、即ち軌跡連結候補・識別情報ペアを生成する（ステップＳ６）。図６及び図１０に示す例では、仮説生成部３２は｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝、｛（軌跡２，軌跡４），ＩＤ１｝、・・・の軌跡連結候補・識別情報ペアを生成する。ここでは、軌跡連結候補に２つの軌跡を含むものとしたが、軌跡連結候補に含まれる軌跡の数は２に限定されない。また、仮説生成部３２は、ステップＳ６において、対応する相手が存在しないことを示す「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含む軌跡連結候補・識別情報ペアも生成する。従って、｛（軌跡１，軌跡３），ｕｎｋｎｏｗｎ｝、｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝、｛（軌跡１，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝などの軌跡連結候補・識別情報ペアも生成する。【００８０】
ステップＳ６の後、仮説生成部３２は第１の条件乃至第３の条件を満足する軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を全て生成する（ステップＳ７）。尚、１つの軌跡連結候補・識別情報ペアの集合が１つの仮説を構成する。仮説生成部３２は、仮説群を尤度計算部３３に出力する。【００８１】
尤度計算部３３の尤度計算制御部３３０は、ステップＳ７で生成された仮説群のうち、尤度の計算が未だ行われていない仮説があるか否かを判定する（ステップＳ８）。尤度の計算処理（具体的には、ステップＳ９乃至ステップＳ１１）が未だ行なわれていない仮設がある場合（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｙｅｓ」）、尤度計算制御部３３０は尤度未計算の仮説のうちの１つを軌跡連結尤度計算部３３１及び識別情報尤度計算部３３２に出力する。【００８２】
軌跡連結尤度計算部３３１は、尤度未計算の仮説を入力すると、その仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に軌道連結尤度を計算する（ステップＳ９）。
図６に示す軌跡１と軌跡３の軌跡連結尤度を計算する場合、軌跡１の消失時刻ｔ４と軌跡３の出現時刻ｔ６、並びに軌跡１の消失位置座標ｐ（９０，６０）と軌跡３の出現位置座標ｐ（１３０，５５）に基づき、軌跡１の消失から軌跡３の出現までの移動速度を計算する。この移動速度と予め定義した移動速度との誤差を計算し、当該誤差をパラメータとする尤度関数から軌跡連結尤度を取得する。尚、軌跡連結尤度の計算方法はこの方法に限定されるものではなく、他の方法であってもよい。【００８３】
また、同時刻に検出された軌跡の軌跡連結尤度の計算方法や、３つ以上の軌跡を含む軌跡連結尤度の計算方法については既に説明しているので、ここではその詳細説明を省略する。尚、ステップＳ９の計算において、軌跡連結尤度計算部３３１は軌跡連結候補生成部３３１から提供される過去一定時間における位置情報、検出時刻、及び軌跡番号の組を参照すればよい。【００８４】
ステップＳ９において、軌跡連結尤度計算部３３１は仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に軌道連結尤度を計算するので、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの数に相当する軌跡連結尤度が算出される。【００８５】
識別情報尤度計算部３３２は、尤度未計算の仮説を入力すると、その仮説の識別情報尤度を計算する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において、識別情報尤度計算部３３２は仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度を計算して積算した結果を正規化し、その正規化値を識別情報尤度とする。但し、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結候補又は識別情報が「ｕｎｋｎｏｗｎ」である軌跡連結候補・識別情報ペアについては識別情報尤度を計算せず、それ以外の軌跡連結候補・識別情報ペアについて算出した識別情報尤度のみを積算して正規化する。【００８６】
［｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝，｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝］を例にとり、識別情報尤度計算部３３２が仮説の識別情報尤度を計算する処理について説明する。ここでは、図１０に示すような識別情報、検出時刻、識別情報検出装置番号の関係が得られているものとする。識別情報尤度計算部３３２は、仮説から軌跡連結候補・識別情報ペアを抽出し、「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含まない軌跡連結候補・識別情報ペアに対して以下の処理を行なう。【００８７】
先ず、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結候補・識別情報ペアから識別情報を抽出する。例えば、識別情報尤度計算部３３２は｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝からＩＤ１を抽出する。次に、識別情報尤度計算部３３２は抽出した識別情報の検出確率を識別情報確率マップから読み取る。図１０に示すように、識別情報ＩＤ１は時刻ｔ１、ｔ２において識別情報検出装置２ａにより検出されていることが分かる。従って、時刻ｔ１、ｔ２については、識別情報尤度計算部３３２は識別情報検出装置２ａの識別情報確率マップ（図８参照）から確率値を読み取る。図１１に示すように、軌跡連結候補（軌跡１，軌跡３）について、移動体は時刻ｔ１、ｔ２でセルｃ（１，４）、ｃ（２，３）に存在する。即ち、識別情報尤度計算部３３２は、時刻ｔ１の確率値として、図８に示す識別情報確率マップからセルｃ（１，４）の値「０．８」を読み取る。時刻ｔ２の確率値として、セルｃ（２，３）の値「０．５」を読み取る。この処理の実行に当り、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結候補生成部３１から提供される過去一定時間における位置情報、検出時刻、軌跡番号の組や、仮説生成部３２から提供されるテーブル（即ち、ステップＳ５の更新処理後のテーブル）を参照すればよい。【００８８】
図１０を参照すると、識別情報ＩＤ１は時刻ｔ８、ｔ９において識別情報検出装置２ｂにより検出されていることが分かる。時刻ｔ８、ｔ９に関しては、識別情報尤度計算部３３２は識別情報検出装置２ｂの識別情報確率マップ（図９参照）から確率値を読み取る。図１２に示すように、移動体は時刻ｔ８、ｔ９でセルｃ（７，１）、ｃ（７，０）に存在する。従って、識別情報尤度計算部３３２は時刻ｔ８における確率値として、図９に示す識別情報確率マップからセルｃ（７，１）の値「０．７」を読み取る。また、時刻ｔ９における確率値として、セルｃ（７，０）の値「０．８」を読み取る。【００８９】
このように、識別情報尤度計算部３３２は識別情報が検出された各時刻における移動体の検出確率を、軌跡連結候補に応じた位置情報と識別情報検出装置番号に応じた識別情報確率マップに基づいて特定する。尚、識別情報が検出されなかった時刻や、移動体が追跡領域外に存在することにより位置特定できない時刻については、移動体の検出確率を特定する必要はない。【００９０】
識別情報尤度計算部３３２は、軌跡連結候補に応じた位置情報と識別情報検出装置番号に応じた識別情報確率マップに基づいて特定した、各時刻における移動体の検出確率を積算して、処理対象としている軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度とする。｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝については、上記の確率値０．８、０．５、０．７、及び０．８を積算する。即ち、０．８×０．５×０．７×０．８＝０．２２４を｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝の識別情報尤度として算出する。また、識別情報尤度計算部３３２は積算に用いた確率値の個数を軌跡連結候補・識別情報ペア毎に累積し、その累積結果をＭとする。【００９１】
前記の仮説［｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝，｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝］において、｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝では識別情報が「ｕｎｋｎｏｗｎ」となっており、軌跡連結候補と識別情報とが対応付けされていない。従って、識別情報尤度計算部３３２は｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝については識別情報尤度を計算しない。【００９２】
識別情報尤度計算部３３２は、仮説内の軌跡連結候補・識別情報ペア毎に求めた確率値の積算を正規化し、その正規化値を当該仮説の識別情報尤度とする。上記の仮説では、｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝について識別情報尤度「０．２２４」を算出したので、これを正規化すればよい。正規化は、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度の積算結果のＭ乗根を求めればよい。ここで、Ｍは軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度の計算に用いた確率値の累積数（即ち、総数）である。｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝の識別情報尤度「０．２２４」算出には４個の確率値を用いたので、識別情報尤度計算部３３２は「０．２２４」の４乗根を求める正規化を行い、その正規化結果を仮説［｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝，｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝］全体の識別情報尤度とする。【００９３】
次に、図６及び図１０を参照して他の仮説［｛（軌跡１），ＩＤ１｝，｛（軌跡２，軌跡３，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝］の識別情報尤度に対する正規化について説明する。｛（軌跡１），ＩＤ１｝について、時刻ｔ１、ｔ２における軌跡１上の座標から２つの確率値が得られる。一方、｛（軌跡２，軌跡３，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝については、識別情報尤度を計算しない。即ち、識別情報尤度計算部３３２は｛（軌跡１），ＩＤ１｝の識別情報尤度を計算した後、その２乗根を求める正規化を行う。また、別の仮説［｛（軌跡１），ｕｎｋｎｏｗｎ｝，｛（軌跡２，軌跡３，軌跡４），ＩＤ１｝］において、「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含む｛（軌跡１），ｕｎｋｎｏｗｎ｝については識別情報尤度を計算しない。一方、｛（軌跡２，軌跡３，軌跡４），ＩＤ１｝について、時刻ｔ１、ｔ２における軌跡２上の座標から２つの確率値が得られる。時刻ｔ８においては、軌跡３及び軌跡４の中点の座標について１つの確率値が得られる。時刻ｔ９においては、軌跡４及び軌跡４の中点の座標について１つの確率値が得られる。即ち、合計４個の確率値が得られる。従って、識別情報尤度計算部３３２は｛（軌跡２，軌跡３，軌跡４），ＩＤ１｝の識別情報尤度を計算した後、その４乗根を求める正規化を行なう。【００９４】
次に、仮説［｛（軌跡１，軌跡３），ｕｎｋｎｏｗｎ｝，｛（軌跡２，軌跡４），ＩＤ１｝］に対する識別情報尤度の計算処理について説明する。ここで、｛（軌跡１，軌跡３），ｕｎｋｎｏｗｎ｝には「ｕｎｋｎｏｗｎ」が含まれるため、識別情報尤度を計算しない。一方、｛（軌跡２，軌跡４），ＩＤ１｝について、識別情報尤度計算部３３２は識別情報ＩＤ１を抽出する。識別情報ＩＤ１は、時刻ｔ１、ｔ２で識別情報検出装置２ａにより検出されている（図１０参照）。時刻ｔ１、ｔ２について、識別情報尤度計算部３３２は識別情報検出装置２ａの識別情報確率マップ（図８参照）から確率値を読み取る。図１３に示すように、軌跡連結候補（軌跡２，軌跡４）について、移動体は時刻ｔ１、ｔ２でセルｃ（１，０）、ｃ（１，１）に存在する。従って、識別情報尤度計算部３３２は時刻ｔ１での確率値として図８に示す識別情報確率マップからセルｃ（１，０）の値「０．１」を読み取る。また、時刻ｔ２での確率値として、セルｃ（１，１）の値「０．３」を読み取る。【００９５】
また、識別情報ＩＤ１は、時刻ｔ８、ｔ９で識別情報検出装置２ｂにより検出されている（図１０参照）。時刻ｔ８、ｔ９について、識別情報尤度計算部３３２は識別情報検出装置２ｂの識別情報確率マップ（図９参照）から確率値を読み取る。一方、軌跡連結候補（軌跡２，軌跡４）について、図１４に示すように、移動体は時刻ｔ８、ｔ９でセルｃ（７，１）、ｃ（７，０）に存在する。従って、識別情報尤度計算部３３２は時刻ｔ８での確率値として、図９に示す識別情報確率マップからセルｃ（７，１）の値「０．７」を読み取る。また、時刻ｔ９での確率値として、セルｃ（７，０）の値「０．８」を読み取る。【００９６】
識別情報尤度計算部３３２は、｛（軌跡２，軌跡４），ＩＤ１｝について特定した確率値０．１、０．３、０．７、及び０．８の積算を識別情報尤度とする。即ち、｛（軌跡２，軌跡４），ＩＤ１｝の識別情報尤度は、０．１×０．３×０．７×０．８＝０．０１６８となる。この計算に用いた確率値の個数は４個である。また、「ｕｎｋｎｏｗｎ」を含む｛（軌跡１，軌跡３），ｕｎｋｎｏｗｎ｝については識別情報尤度を計算しないので、識別情報尤度計算部３３２は０．０１６８の４乗根を求める正規化を行なう。この正規化結果が、仮説［｛（軌跡１，軌跡３），ｕｎｋｎｏｗｎ｝，｛（軌跡２，軌跡４），ＩＤ１｝］の識別情報尤度となる。【００９７】
ステップＳ１０にて仮説の識別情報尤度を計算した後、識別情報尤度計算部３３２はステップＳ９で計算した軌跡連結尤度（即ち、仮説内の軌跡連結候補・識別情報ペア毎の軌跡連結尤度）と、ステップＳ１０で計算した識別情報尤度とを統合する（ステップＳ１１）。ここでは、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結尤度と識別情報尤度を積算して尤度統合を行なう。即ち、軌跡連結尤度と識別情報尤度の積算結果が尤度統合結果となる。この場合、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結尤度と識別情報尤度との間で重み付けを行なってもよい。例えば、軌跡連結尤度と識別情報尤度の夫々に重み係数を乗じてから両者の積算を行なってもよい。識別情報尤度計算部３３２は、尤度統合結果と仮説の組を記憶する。例えば、［｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝，｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝］の尤度統合結果をＸとすると、＜［｛（軌跡１，軌跡３），ＩＤ１｝，｛（軌跡２，軌跡４），ｕｎｋｎｏｗｎ｝］，Ｘ＞という組を記憶する。【００９８】
ステップＳ９では、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの数に相当する数の軌跡連結尤度が得られる。ここで、軌跡連結尤度計算部３３１が計算した複数の軌跡連結尤度をステップＳ９で統合してもよい。即ち、軌跡連結尤度計算部３３１は複数の軌跡連結尤度の積算を行なう。ステップＳ１１では、軌跡連結尤度の積算結果と識別情報尤度を積算する。即ち、軌跡連結尤度の積算処理はステップＳ９で行っても、ステップＳ１１にて識別情報尤度との統合時にまとめて行なってもよい。いずれの場合も、ステップＳ１１で最終的に得られる尤度統合結果は同じである。【００９９】
ステップＳ１１の後、尤度計算部３３はステップＳ８乃至ステップＳ１１のループを繰り返し実行する。ステップＳ８において、尤度未計算の仮説が存在しないと判定された場合（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｎｏ」）、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合結果が最大となる仮設を特定する（ステップＳ１２）。即ち、識別情報尤度計算部３３２はステップＳ１１で記憶した仮説と尤度統合結果の組を参照して、尤度統合結果が最大となる仮設を特定する。識別情報尤度計算部３３２は、最尤の仮説を識別結果出力装置４に出力する。【０１００】
識別結果出力装置４は、ステップＳ１２で特定された最尤仮説を入力すると、当該最尤仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアに基づいて、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを判定する。例えば、軌跡と移動体との関係を表示する（ステップＳ１３）。その際、識別結果出力装置４は移動体の位置又は軌跡を具体的に表示するようにしてもよい。【０１０１】
実施例１の動作を纏めると、軌跡連結候補生成部３１が過去一定時間に検出した軌跡を連結した軌跡連結候補を生成し、仮説生成部３２が軌跡連結候補と識別情報の組の集合である仮説を生成する。また、尤度計算部３３は、個々の仮説について、同時刻に検出された位置情報と識別情報の組を参照し、過去一定時間分の位置情報と識別情報に基づく検出位置との類似性を尤度として計算する。同時刻において検出された位置情報と識別情報の組は、過去一定時間に検出した多くの移動体の同一性を示す情報であるといえる。これにより、移動体の存在が認識されている位置のみに依存しないで移動体の識別及び追跡が可能となり、追跡の途切れが生じても、軌跡と識別情報との対応関係をロバストに推定することができる。即ち、どの移動体がどの軌跡に対応するのかをロバストに推定することができる。【０１０２】
特許文献１、２に記載された技術では、移動体の追跡の途切れが頻発した場合、新たに取得し直した特徴量や識別情報に基づいて追跡を再開するため、追跡が途切れた後に新たに取得した少ない情報に基づいて移動体と軌跡との対応付けを再開することとなる。そのため、高精度の移動体追跡を期待できなかった。これに対して、実施例１では、移動体追跡が途切れた場合でも、断片化された軌跡を連結した軌跡連結候補を生成し、過去一定時間分の情報（即ち、ステップＳ２にて得られる情報、及び図１０に示す情報）に基づいて軌跡と識別情報との対応関係を推定する。このように、実施例１では、現時刻で認識されている情報だけでなく、過去一定時間遡った時間帯における情報を利用するので、軌跡と識別情報との対応関係を高精度で推定することができる。【０１０３】
次に、移動体追跡の途切れが生じた場合に、その途切れ発生以前の情報を用いずに追跡再開後の情報だけを用いる従来の移動体軌跡識別方法と、実施例１に係る移動体軌跡識別方法とを比較する。
従来の移動体軌跡識別方法では、図１乃至図１４に示すように、時刻ｔ４〜ｔ６で追跡の途切れが生じると、その後検出される軌跡３、軌跡４については、時刻ｔ８で新たに識別情報を検出するまで軌跡と識別情報との対応付けを行なうことができない。また、図１１乃至図１４において、軌跡３、軌跡４は時刻ｔ８、ｔ９において夫々同一セルに位置する。この場合、時刻ｔ８で検出した識別情報を軌跡３、軌跡４のいずれに対応付けるのかを判別することが困難となる。【０１０４】
これに対して、実施例１に係る移動体軌跡識別方法では、時刻ｔ１〜ｔ９において検出した情報を使用して軌跡を連結し、かつ、過去一定時間内の検出時刻での識別情報の検出確率に基づいて識別情報尤度を計算し、最尤仮説を推定することができる。【０１０５】
次に、実施例１の変形例について説明する。ここでは、ステップＳ１１において、識別情報尤度計算部３３２が軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合結果を計算し、その尤度統合結果と仮説との組を記憶する。また、ステップＳ１２において、識別情報尤度計算部３３２は尤度統合結果の最も高い仮説を最尤仮説として推定する。このように、軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合結果と求めるのではなく、識別情報尤度だけから仮説を特定してもよい。この変形例では、尤度計算部３３は軌跡連結尤度計算部３３１を具備する必要がなく、軌跡連結尤度の計算（ステップＳ９）も行なわない。また、軌跡連結尤度を計算しないので、軌跡連結尤度と識別情報尤度との統合（ステップＳ１１）も行なう必要はない。この変形例では、尤度未計算の仮説が存在すると判定され（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｙｅｓ」）、識別情報尤度計算部３３２がステップＳ１０で仮説の識別情報尤度を計算したときに、その仮説と識別情報尤度との組を記憶しておけばよい。そして、ステップＳ１２において、識別情報尤度計算部３３２は識別情報尤度が最も大きい仮説を特定すればよい。その他の処理は、実施例１と同様である。【０１０６】
但し、軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合結果に基づいて最尤仮説を推定した方が、軌跡と識別情報との対応関係の推定精度が高くなるので、好ましい。
【実施例２】
【０１０７】
図１５は、本発明の実施例２に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。ここで、実施例１の構成要素（図２参照）と同一の構成要素には同一の符号を付し、その詳細説明を省略する。実施例２に係る移動体軌跡識別システムは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動体軌跡識別装置３ａ、及び識別結果出力装置４を具備する。移動体軌跡識別装置３ａは、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及びマップ記憶部３７を具備する。また、移動体軌跡識別装置３ａは、尤度計算部３３ａ、及び軌跡連結尤度計算部３３１ａを具備する。【０１０８】
軌跡連結尤度計算部３３１ａは、軌跡連結候補生成部３１が生成した軌跡連結候補毎に、軌跡連結尤度を計算する。軌跡連結尤度計算部３３１ａが実行する軌跡連結尤度の計算方法は、実施例１における軌跡連結尤度計算部３３１と同様である。即ち、実施例２の軌跡連結尤度計算部３３１ａは軌跡連結候補に同時刻に検出された軌跡が含まれる場合、及び異なる時刻に検出された軌跡が含まれる場合について計算処理を行なう。また、実施例２の軌跡連結尤度計算部３３１ａは軌跡連結候補に含まれる軌跡の数が２つの場合、及び３つ以上の場合について計算処理を行なう。更に、実施例２の軌跡連結尤度計算部３３１ａは軌跡連結候補に軌跡が１つしか含まれていない場合に、当該軌跡連結候補の軌跡連結尤度を定数（例えば、「１」）に設定する。【０１０９】
また、軌跡連結尤度計算部３３１ａは計算した軌跡連結尤度が閾値以上である軌跡連結候補のみを仮説生成部３２に出力する。従って、軌跡連結尤度が閾値未満である軌跡連結候補は処理対象から除外される。ここで、軌跡連結尤度の閾値は予め定められる。また、軌跡連結尤度計算部３３１ａは軌跡連結尤度が閾値を超えている軌跡連結候補のみを仮説生成部３２に出力してもよい。【０１１０】
仮説生成部３２は、軌跡連結尤度計算部３３１ａから入力した軌跡連結候補を用いて仮説を生成する。仮説生成部３２の他の処理については、実施例１と同様である。【０１１１】
実施例２の尤度計算部３３ａは、仮説生成部３２により生成された仮説毎に識別情報尤度を計算し、識別情報尤度が最も高い仮説を識別結果出力装置４へ送出する。図１６は、尤度計算部３３ａの構成を示すブロック図である。ここで、実施例１の尤度計算部３３（図３参照）と同一の構成要素には同一の符号を付している。尤度計算部３３ａは、尤度計算制御部３３０及び識別情報尤度計算部３３２より構成されており、実施例１で用いた軌跡連結尤度計算部３３１は含まない。即ち、実施例２の尤度計算部３３ａは、軌跡連結尤度を計算しない点で、実施例１の尤度計算部３３と異なる。【０１１２】
実施例２の尤度計算部３３ａにおいて、尤度計算制御部３３０は識別情報尤度未計算の仮説を識別情報尤度計算部３３２に出力する。
識別装置尤度計算部３３２は、実施例１と同様に、仮説毎に軌跡連結候補・識別情報ペアに対する識別情報尤度を計算する。但し、実施例２では、識別情報尤度計算部３３２は識別情報尤度が最も高い仮説を識別結果出力装置４に出力する。実施例２では、識別情報尤度計算部３３２は軌跡連結候補と識別情報尤度の統合結果ではなく、識別情報尤度に基づいて識別結果出力装置４に送出すべき仮説を判定する。【０１１３】
軌跡連結候補生成部３１、軌跡連結尤度計算部３３１ａ、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３ａ（尤度計算制御部３３０及び識別情報尤度計算部３３２を含む）は、例えば、移動体軌跡識別プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵにより実現される。即ち、コンピュータのプログラム記憶装置（不図示）が移動体軌跡識別プログラムを記憶し、ＣＰＵが当該プログラムを読み込み、以って、軌跡連結候補生成部３１、軌跡連結尤度計算部３３１ａ、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３ａの機能を実現する。或いは、軌跡連結候補生成部３１、軌跡連結尤度計算部３３１ａ、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３ａを夫々別個のハードウェアで実現してもよい。また、尤度計算制御部３３０及び識別情報尤度計算部３３２についても別個のハードウェアで実現してもよい。【０１１４】
次に、実施例２に係る移動体軌跡識別システムにおける移動体軌跡識別装置３ａの動作について説明する。
図１７及び図１８は、実施例２の移動体軌跡識別装置３ａの処理を示すフローチャートである。先ず、軌跡連結候補生成部３１は位置情報検出装置２から軌跡番号、検出時刻、及び位置座標の組を取得する（ステップＳ２１）。【０１１５】
軌跡連結尤度生成部３１は、ステップＳ２１で最新の位置情報、検出時刻、及び軌跡番号の組を入力すると、それを追加記録し、一番古位置情報を削除することで位置情報の履歴の更新を行なう（ステップＳ２２）。この結果、軌跡連結候補生成部３１は現時刻から過去一定時間における複数の位置情報を保持する。実施例２におけるステップＳ２１、Ｓ２２の動作は実施例１と同様である。【０１１６】
次に、軌跡連結候補生成部３１は保持している軌跡番号を組み合わせることにより、軌跡連結候補を生成して軌跡連結尤度生成部３３１ａに出力する（ステップＳ２３）。軌跡連結候補において、互いに異なる軌跡の位置座標が同時刻に検出されている場合、軌跡連結候補生成部３１はその重心点の位置座標を計算する。実施例２における軌跡連結候補や重心点の位置座標の計算処理は、実施例１におけるステップＳ３と同様である。【０１１７】
軌跡連結候補生成部３１は、過去一定時間における位置情報、検出時刻、及び軌跡番号の組（即ち、ステップＳ２２の更新処理で得られている位置情報、検出時刻、及び軌跡番号の組）を自身で記憶するだけでなく、軌跡連結尤度計算部３３１ａ及び尤度計算部３３ａに出力する。異なる軌跡の位置座標について同時刻に検出された位置座標の重心点を計算した場合、その重心点も尤度計算部３３に出力する。尤度計算部３３への情報入力は、軌跡連結尤度計算部３３１ａ及び仮説生成部３２を介して行なってもよい。【０１１８】
軌跡連結尤度計算部３３１ａは、ステップＳ２３で入力した軌跡連結候補毎に、軌跡連結尤度を計算する（ステップＳ２４）。実施例２において個々の軌跡連結候補について軌跡連結尤度を計算する処理は、実施例１に係る軌跡連結尤度計算部３３１の軌跡連結尤度の計算処理と同様です。ステップＳ２４において、軌跡連結尤度計算部３３１ａは軌跡連結尤度と予め定められた閾値を比較し、軌跡連結尤度が閾値以上である軌跡連結候補のみを仮説生成部３２に送出する。【０１１９】
仮説生成部３２は、識別情報検出装置２から検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の組を取得する（ステップＳ２５）。仮説生成部３２は、検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の対応関係を図１０に示すテーブルに追加登録し、一番古い識別情報を削除する（ステップＳ２６）。仮説生成部３２は、更新後のテーブルコンテンツを自身で記憶するだけでなく、尤度計算部３３ａに出力する。尚、実施例２におけるステップＳ２５、Ｓ２６は実施例１のステップＳ４、Ｓ５（図４参照）と同様である。【０１２０】
仮説生成部３２は、ステップＳ２６で更新されたテーブルに格納されている識別情報と、ステップＳ２４で軌跡連結尤度計算部３３１ａから入力した軌跡連結候補を用いて、軌跡連結候補・識別情報ペアを全ての組み合わせについて生成する（ステップＳ２７）。実施例２におけるステップＳ２７は、軌跡連結尤度計算部３３１ａから入力した軌跡連結候補を用いる以外は、実施例１のステップＳ６と同様である。【０１２１】
次に、仮説生成部３２は、前記第１の条件乃至第３の条件を満足する軌跡連結候補・識別情報ペアの集合（即ち、仮説）を全て生成する（ステップＳ２８）。実施例２におけるステップＳ２８は、実施例１のステップＳ７と同様である。仮説生成部３２は、生成した仮説群を尤度計算部３３ａに出力する。【０１２２】
尤度計算部３３ａの尤度計算制御部３３０は、ステップＳ２８で入力した仮説群のうち、尤度実計算（即ち、ステップＳ３０未実行）の仮説が存在するか否かを判定する（ステップＳ２９）。尤度未計算の仮説が存在する場合（即ち、ステップＳ２９の判定結果「Ｙｅｓ」）、尤度計算制御部３３０は尤度未計算の仮説の１つを識別情報尤度計算部３３２に送出する。【０１２３】
識別情報尤度計算部３３２は、入力した仮説の識別情報尤度を計算する（ステップＳ３０）。実施例２における仮説の識別情報尤度の計算処理は実施例１と同様である。即ち、識別情報尤度計算部３３２は仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度を計算し、各軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度を積算して正規化した値を仮説の識別情報尤度とする。実施例２では、ステップＳ３０において、識別情報尤度計算部３３２は仮説と識別情報尤度を対応付けて記憶する。【０１２４】
ステップＳ３０の後、尤度計算部３３ａはステップＳ２９、Ｓ３０を繰り返し実行する。ステップＳ２９において尤度未計算の仮説が存在しないと判定された場合（即ち、ステップＳ２９の判定結果「Ｎｏ」）、識別情報尤度計算部３３２は識別情報尤度が最大となる仮設を最尤仮説として推定する（ステップＳ３１）。識別情報尤度計算部３３２は、最尤仮説を識別結果出力装置４に送出する。【０１２５】
識別結果出力装置４は、ステップＳ３１にて最尤仮説を入力すると、その最尤仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアに基づき、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを決定して出力する（ステップＳ３２）。ここで、識別結果出力装置４は移動体の位置或いは軌跡を具体的に表示してもよい。尚、実施例２のステップＳ３２は実施例１のステップＳ１３（図５参照）と同様である。【０１２６】
実施例２においても、実施例１と同様に、軌跡と識別情報との対応関係をロバストに推定することができる。
実施例２では、軌跡連結尤度計算部３３１ａが軌跡連結候補の軌跡連結尤度を計算し、軌跡連結尤度が閾値未満となっている軌跡連結候補を仮説生成部３２に出力しないことにより、その軌跡連結候補が仮説生成に使用されないよう予め除去する。従って、仮説生成部３２において軌跡連結候補・識別情報ペアを生成する処理（ステップＳ２７）及び仮説を生成する処理（ステップＳ２８）の仕事量を低減できる。その結果、軌跡と識別情報との対応付けを高速に行なうことができる。即ち、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを高速に判定することができる。
【実施例３】
【０１２７】
図１９は、本発明の実施例３に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。ここで、実施例１と同一の構成要素には同一の符号を付して、その詳細説明を省略する。実施例３に係る移動体軌跡識別システムは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動体軌跡識別装置３ｂ、及び識別結果出力装置４を具備する。実施例３に係る移動体軌跡識別装置３ｂは、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及びマップ記憶部３７を具備する。また、移動体軌跡識別装置３ｂは、尤度計算部３３ｂ及び尤度記憶部３４を具備する。【０１２８】
尤度記憶部３４は、追跡している軌跡の軌跡番号及び識別情報の組毎に、軌跡と識別情報とが対応付けられる確率（以下、「軌跡・識別情報対応確率」と称す）を記憶する。尤度記憶部３４は、軌跡番号及び識別情報の組毎に軌跡・識別情報対応確率を記憶する。軌跡・識別情報対応確率は尤度計算部３３ｂにより計算されて、尤度記憶部３４に記憶される。【０１２９】
尤度計算部３３ｂは、仮説毎に軌跡連結尤度及び識別情報尤度を計算して統合する。また、尤度計算部３３ｂは軌跡連結尤度及び識別情報尤度の統合値が最大の仮説を最尤仮説として推定して、識別結果出力装置４に送出する。【０１３０】
尤度計算部３３ｂは、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアについて識別情報尤度を計算する場合、実施例１と同様に識別情報尤度を計算して、尤度記憶部３４に記憶された軌跡・識別情報対応確率と統合し、その統合値を軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度とする。具体的には、尤度計算部３３ｂは軌跡連結候補・識別情報ペアの軌跡連結候補に対する最新の軌跡（軌跡番号）及び識別情報の組について尤度記憶部３４に記憶されている軌跡・識別情報対応確率を読み出して、上記の統合処理に供する。尤度計算部３３は、軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度を積算して正規化することにより、仮説の識別情報尤度を算出する。【０１３１】
尤度計算部３３ｂは、個々の仮説内の軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度に基づいて軌跡・識別情報対応確率を求めて尤度記憶部３４に記憶する。具体的には、軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報（αとする）と、その軌跡連結候補における最新の軌跡（軌跡番号β）との組に対応付けて識別情報尤度（Ｑとする）を軌跡・識別情報対応確率として尤度記憶部３４に記憶する。このことは、軌跡番号βの軌跡と識別情報αの移動体とが対応付けられる確率がＱであることを意味する。このように、尤度記憶部３４に記憶された軌跡・識別情報対応確率は、次回、尤度計算部３３ｂが仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度を計算する際に読み出される。【０１３２】
図２０は、実施例３に係る尤度計算部３３ｂの構成を示すブロック図である。尤度計算部３３ｂは、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２ｂを具備する。実施例３における尤度計算制御部３３０及び軌跡連結尤度計算部３３１は、実施例１と同様であるため、その説明を省略する。【０１３３】
識別情報尤度計算部３３２ｂは、個々の仮説の識別情報尤度を計算する。識別情報尤度計算部３３２ｂは、仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度を計算する場合、先ず、実施例１と同様の計算方法により識別情報尤度を仮計算する。便宜上、この識別情報尤度を仮識別情報尤度と記す。識別情報尤度計算部３３２ｂは、着目している軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報と最新の軌跡の組について軌跡・識別情報対応確率を尤度記憶部３４から読み込む。例えば、｛（軌跡１，軌跡２），ＩＤ１｝において軌跡２が最新の軌跡を現している場合、「軌跡２、ＩＤ１」について軌跡・識別情報対応確率を尤度記憶部３４から読み込む。識別情報尤度計算部３３２ｂは、仮識別情報尤度と軌跡・識別情報対応確率の統合結果を着目している軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度とする。【０１３４】
識別情報尤度計算部３３２ｂは、以下に記す仮識別情報尤度と軌跡・識別情報対応確率の統合処理を行なう。即ち、識別情報尤度計算部３３２ｂは、仮識別情報尤度と軌跡・識別情報対応確率を積算し、その積算結果を軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度とする。或いは、識別情報尤度計算部３３２ｂは仮識別情報尤度と軌跡・識別情報対応確率に重み係数を乗じて積算し、その積船結果を軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度とする。或いは、識別情報尤度計算部３３２ｂは仮識別情報尤度と軌跡・識別情報対応確率に重み係数を乗じて加算し、その加算結果を軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度とする。【０１３５】
識別情報尤度計算部３３２ｂは、軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度を積算して正規化することにより、仮説全体の識別情報尤度を算出し、識別情報尤度と統合する。実施例３における上記の処理は実施例１と同様である。識別情報尤度計算部３３２ｂは、統合値が最も高い仮説を最尤仮説として推定し、識別結果出力装置４に送出する。【０１３６】
識別情報尤度計算部３３２ｂは、全仮説について軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合値を計算して最尤仮説を推定した後、個々の仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアから軌跡・識別情報対応確率を求め、尤度記憶部３４に記憶する。【０１３７】
実施例３において、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３ｂ（尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２ｂ含む）は、例えば、移動体軌跡識別プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶部（不図示）が移動体軌跡識別プログラムを記憶し、ＣＰＵが当該プログラムを読み込み、以って、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３ｂの機能を実現する。或いは、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２、及び尤度計算部３３ｂを別個のハードウェアで実現してもよい。同様に、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２ｂについても、別個のハードウェアで実現してもよい。【０１３８】
次に、実施例３に係る移動体軌跡識別装置３ｂの動作について説明する。
図２１及び図２２は、実施例３に係る移動体軌跡識別装置３ｂの処理を示すフローチャートである。ここで、実施例１の移動体軌跡識別装置３と同様の処理については、図４及び図５に示すフローチャートと同一の符号を付し、その説明を省略する。図２１のステップＳ１乃至ステップＳ７により仮説群を生成する処理は、図４のステップＳ１乃至ステップＳ７と同様である。但し、ステップＳ７において、実施例１において述べた第１の条件乃至第３の条件を全て満たす仮説を生成してもよい。何故なら、第３の条件を満たさない仮説では識別装置尤度を計算しないため仮説の尤度を計算できないが、実施例３では尤度記憶部３４に記憶されている軌跡・識別情報対応確率を参照することにより、仮説の尤度を算出できるからである。【０１３９】
仮説生成部３２は、生成した全ての仮説を尤度計算部３３ｂに出力する。尤度計算部３３ｂの尤度計算制御部３３０は、入力した仮説群のうち、尤度未計算の仮説が存在するか否かを判定する（ステップＳ８）。尤度未計算の仮説（即ち、ステップＳ９乃至ステップＳ１１が実行されていない仮設）が存在する場合（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｙｅｓ」）、尤度計算制御部３３０は尤度未計算の仮説のうちの１つを軌跡連結尤度計算部３３１及び識別情報尤度計算部３３２ｂに出力する。【０１４０】
軌跡連結尤度計算部３３１は、尤度未計算の仮説を入力すると、当該仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に軌跡連結尤度を計算する（ステップＳ９）。実施例３におけるステップＳ８、Ｓ９は実施例１のステップＳ９と同様である。【０１４１】
識別情報尤度計算部３３２ｂは、尤度未計算の仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に、仮識別情報尤度を計算する（ステップＳ１０ａ）。実施例３において、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に仮識別情報尤度を計算する方法は、実施例１のステップＳ１０（図５参照）において軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を計算する方法と同様である。実施例３では、ステップＳ１０ａの計算結果に対して更に演算を行なったものを、軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度とするので、ステップＳ１０ａで算出する値を「仮識別情報尤度」と称する。【０１４２】
次に、識別情報尤度計算部３３２ｂは、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に尤度記憶部３４から軌跡・識別情報対応確率を読み込む。この軌跡・識別情報対応確率は、軌跡連結候補・識別情報ペアにおける最新の軌跡の軌跡番号及び識別情報の組に対応付けて記憶されている確率値である。そして、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に、ステップＳ１０ａで計算した仮識別情報尤度と軌跡・識別情報対応確率を統合する（ステップＳ１０ｂ）。この統合方法については既に説明しているので、ここでは省略する。この統合結果が軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度である。【０１４３】
ステップＳ１０ｂにおいて、識別情報尤度計算部３３２ｂは軌跡連結候補・識別情報ペア毎の識別情報尤度を積算して正規化し、以って、仮説全体の識別情報尤度を算出する。実施例３における上記の計算処理は、実施例１と同様である。【０１４４】
次に、識別情報尤度計算部３３２はステップＳ９で計算した軌跡連結候補・識別情報ペア毎の軌跡連結尤度と、ステップＳ１０ｂで計算した仮説の識別情報尤度を統合する（ステップＳ１１）。実施例３における上記の統合方法は、実施例１と同様である。ここで、実施例１で説明したように、ステップＳ９で仮説の軌跡連結候補・識別情報ペア毎の軌跡連結尤度を積算し、ステップＳ１１ではその積算結果と識別情報尤度とを統合してもよい。【０１４５】
ステップＳ１１において、識別情報尤度計算部３３２ｂは尤度の統合結果と仮説との組を記憶する。
ステップＳ１１の後、尤度計算部３３ｂはステップＳ８乃至ステップＳ１１を繰り返し実行する。ステップＳ８において、尤度未計算の仮説が存在しないと判定された場合（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｎｏ」）、識別情報尤度計算部３３２ｂは全仮説内の軌跡連結候補・識別情報ペアに基づいて今回の尤度計算処理（ステップＳ８乃至ステップＳ１１のループ）の結果を反映した軌跡・識別情報対応確率を尤度記憶部３４に記憶する（ステップＳ１１ｂ）。識別情報尤度計算部３３２ｂは、軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報と、その軌跡連結候補における最新の軌跡の組に対応付けテレビジョン受像機、当該軌跡連結候補・識別情報ペアの識別情報尤度を軌跡・識別情報対応確率として尤度記憶部３４に記憶する。但し、最新の軌跡及び識別情報の組が共通する軌跡連結候補・識別情報ペアが複数の仮説に含まれている場合を考慮する必要がある。例えば、或る仮説に｛（軌跡１，軌跡４），ＩＤ１｝が含まれ、別の仮説に｛（軌跡２，軌跡４），ＩＤ１｝が含まれ、さらに別の仮説に｛（軌跡３，軌跡４），ＩＤ１｝が含まれており、軌跡４が最新の軌跡である場合を想定する。この３つの軌跡連結候補・識別情報ペアはいずれも最新の軌跡及び識別情報の組が「軌跡４、ＩＤ１」となる。このように、最新の軌跡及び識別情報の組が共通する軌跡連結候補・識別情報ペアが複数存在する場合、その複数の軌跡連結候補・識別情報ペアについて計算された識別情報尤度を加算して、その加算結果を最新の軌跡及び識別情報に関する軌跡・識別情報対応確率として記憶してもよい。【０１４６】
更に、識別情報尤度計算部３３２ｂは軌跡毎に軌跡・識別情報対応確率の総和が「１」となるように、軌跡・識別情報対応確率の正規化を行い、その正規化の結果を尤度記憶部３４に記憶してもよい。例えば、２つの識別情報ＩＤ１、ＩＤについて、軌跡４及びＩＤ１の組の識別情報尤度をＸとし、軌跡４及びＩＤ２の組の識別情報尤度をＹとする。このとき、Ｘ、Ｙをそのまま軌跡・識別情報対応確率とするのではなく、軌跡４及びＩＤ１の組の軌跡・識別情報対応確率と、軌跡４及びＩＤ２の組の軌跡・識別情報対応確率との和が「１」となるように、Ｘ、Ｙを正規化する。ここで、正規化した軌跡・識別情報対応確率をそれぞれｘ、ｙとすると、識別情報尤度計算部３３２ｂは以下の計算を行なう。【０１４７】
【数３】
2011021588.tif 000005
2011021588.tif 000006
【０１４８】
即ち、識別情報尤度計算部３３２ｂは正規化前の個々の識別情報尤度Ｘ、Ｙに対して、その総和の逆数「１／（Ｘ＋Ｙ）」を乗じることにより正規化を行なう。【０１４９】
ステップＳ１１ｂでは、軌跡・識別情報対応確率を尤度記憶部３４に記憶する処理のみを行なってもよい。或いは、軌跡・識別情報対応確率を尤度記憶部３４に記憶する処理を行なうとともに、尤度記憶部３４に記憶されている軌跡・識別情報対応確率のうち、軌跡連結候補・識別情報ペアの軌跡連結候補における最新の軌跡に関係しない軌跡・識別情報対応確率を尤度記憶部３４から削除する処理を行なってもよい。【０１５０】
ステップＳ１１ｂにおいて、尤度記憶部３４に記憶された軌跡・識別情報対応確率は、次に、ステップＳ８乃至ステップＳ１１のループを実行する際に用いられる。
ステップＳ１１ｂの後、識別情報尤度計算部３３２ｂはステップＳ１１で計算した尤度統合値が最大となる最尤仮説を推定して、識別結果出力装置４に送出する（ステップＳ１２）。識別結果出力装置４は、最尤仮説に基づいて、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを判断して出力する（ステップＳ１３）。尚、実施例３におけるステップＳ１２、Ｓ１３は実施例１と同様である。【０１５１】
実施例３は、実施例１と同様の効果が得られる。更に、実施例３では現時刻から遡って過去一定時間の情報だけでなく、その前の時間も考慮して尤度を計算しているので、軌跡と識別情報の対応関係を更に高い精度で推定することができる。図２３は、実施例３の効果を説明する模式図である。ここで、時刻ｕにおいて仮説毎に尤度を計算する処理（即ち、ステップＳ８乃至ステップＳ１１のループ）を行なうときには、時刻ｕから過去へ一定時間遡った時間帯Ｕにおけるデータを用いる。ステップＳ８乃至ステップＳ１１のループを仮説毎に実行して得られた軌跡・識別情報対応確率は時間帯Ｕ（厳密には、更にその前の時間）のデータを反映している。そして、時刻ｖにおいて仮説毎に尤度を計算する処理を行なうときには、時刻ｖから過去へ一定時間遡った時間帯Ｖにおけるデータを用いる。更に、時刻ｕで算出された軌跡・識別情報対応確率も加味して、ステップＳ１１の尤度統合結果を算出する。この尤度統合結果には、時間帯Ｖのデータだけでなく、それ以前の時間帯Ｕのデータも反映されている。実施例３では、このようにより過去の情報も加味して仮説毎の尤度を計算するため、軌跡と識別情報との対応関係をより高い精度で判断することができる。
【実施例４】
【０１５２】
図２４は、本発明の実施例４に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。ここで、実施例１の構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。実施例４に係る移動体軌跡識別システムは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動体軌跡識別装置３ｃ、及び識別結果出力装置４を具備する。実施例４に係る移動体軌跡識別装置３は、情報履歴変化判定部３５、軌跡連結候補生成部３１ｃ、仮説生成部３２ｃ、尤度計算部３３ｃ、及びマップ記憶部３７を具備する。【０１５３】
情報履歴変化判定部３５は、位置情報検出装置１から軌跡番号、検出時間、及び位置座標の組を取得するとともに、識別情報検出装置２から検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の組を取得する。情報履歴変化判定部３５は、現時刻から過去一定時間において位置情報検出装置１から取得した位置座標、検出時刻、及び軌跡番号を保持する。また、情報履歴変化判定部３５は現時刻から過去一定時間において識別情報検出装置２から取得した識別情報、検出時刻、及び識別情報検出装置番号の対応関係を保持する。その際、図１０に示すテーブル形式で保持する。【０１５４】
上記のように、情報履歴変化判定部３５は位置情報検出装置１及び識別情報検出装置２から取得した位置情報／識別情報のうち、過去一定時間分を保持するので、最新の時刻の位置情報／識別情報を取得すると、最も古い時刻の位置情報／識別情報を削除することにより、保持情報を更新する。例えば、位置情報検出装置１から最新の位置情報、検出時刻、及び軌跡番号を取得すると、それらを記憶するとともに、最も古い時刻の位置情報を削除する。同様に、識別情報検出装置２から最新の識別情報、検出時刻、及び識別情報検出装置番号を取得すると、図１０に示すテーブルに追加登録するとともに、最も古い時刻の識別情報を当該テーブルから削除する。情報履歴変化判定部３５による更新処理は、実施例１において軌跡連結候補生成部３１のステップＳ１、Ｓ２、及び仮説生成部３２のステップＳ４、Ｓ５と同様である。【０１５５】
情報履歴変化判定部３５は、保持している位置情報／識別情報を尤度計算部３３ｃに出力する。即ち、尤度計算部３３ｃは検出時刻、位置座標、及び軌跡番号の組や図１０のテーブルコンテンツ（即ち、更新後の識別情報）を入力する。【０１５６】
情報履歴変化判定部３５は、位置情報検出装置１及び識別情報検出装置２から新たに位置情報／識別情報を取得して更新を行なった場合、更新前後において軌跡番号及び識別情報に変化があるか否かを判定する。軌跡番号及び識別情報のどちらにも変化がない場合には、仮説を生成し直しても前回と同じ仮説が得られることとなる。この場合、情報履歴変化判定部３５は尤度計算部３３ｃに対して前回の尤度計算に用いた仮説に基づき最尤仮説を推定するよう命令する。この場合、軌跡連結候補生成部３１ｃ及び仮説生成部３２ｃへの情報入力は行わない。【０１５７】
尚、前回と同一の仮説を用いても、更新後に位置座標が変化したり、識別情報に対応付けられている識別情報検出装置番号が変化することにより、前回と同一の最尤仮説が推定されるとは限らない。【０１５８】
また、軌跡番号又は識別情報に変化がある場合、仮説自体も変化する。例えば、軌跡番号の追加や廃棄が発生すると、軌跡連結候補も変化し、生成される仮説群も異なる。識別情報に追加や廃棄が発生した場合も同様である。実施例４に係る情報履歴変化判定部３５は、軌跡番号又は識別情報に変化が生じた場合、更新後の位置座標、検出時刻、及び軌跡番号の組を軌跡連結候補生成部３１ｃに提供するとともに、識別情報、検出時刻、及び識別情報検出装置番号の対応関係を示すテーブルコンテンツを仮説生成部３２ｃに提供する。【０１５９】
軌跡連結候補生成部３１ｃは、情報履歴変化判定部３５から供給される位置情報／識別情報に基づいて軌跡連結候補を生成する。生成した軌跡連結候補において互いに異なる軌跡の位置座標が同時刻に検出されている場合には、軌跡連結候補生成部３１ｃはその重心点の位置座標も計算する。そして、軌跡連結候補生成部３１ｃは軌跡連結候補を仮説生成部３２ｃに出力する。尚、重心点の位置座標を計算した場合には、その位置座標も仮説生成部３２ｃに出力する。実施例４における上記の処理は、実施例１の軌跡連結候補生成部３１と同様である。【０１６０】
仮説生成部３２ｃは、軌跡連結候補生成部３１ｃから入力した軌跡連結候補と、情報履歴変化判定部３５から入力した更新後のテーブルコンテンツに基づいて、全ての仮説を生成して、尤度計算部３３ｃに出力する。【０１６１】
尚、実施例４に係る軌跡連結候補生成部３１ｃ及び仮説生成部３２ｃは、過去一定時間分の位置情報／識別情報を保持するように更新を行なわない点で、実施例１に係る軌跡連結候補生成部３１及び仮説生成部３２と異なる。【０１６２】
尤度計算部３３ｃは、情報履歴変化判定部３５から前回の尤度計算に用いた仮説群に基づいて最尤仮説を推定する命令を受けると、その仮説毎に軌跡連結尤度及び識別情報尤度を計算し、その統合値を算出する。尤度計算部３３ｃは、軌跡連結候補及び識別情報尤度の統合値が最も高い仮説を最尤仮説として推定し、識別結果出力装置４へ送出する。【０１６３】
尤度計算部３３ｃは、仮説生成部３２ｃから仮説群を入力すると、その仮説毎に軌跡連結尤度及び識別情報尤度を計算し、その統合値を算出する。尤度計算部３３ｃは、軌跡連結尤度及び識別情報尤度の統合値が最も高い仮説を最尤仮説として推定し、識別結果出力装置４へ送出する。【０１６４】
尤度計算部３３ｃは、情報履歴変化判定部３５から検出時刻、位置座標、及び軌跡番号の組と、更新後のテーブルコンテンツ（図１０参照）を入力する。尤度計算部３３ｃは、軌跡連結尤度及び識別情報尤度を計算する場合には、情報履歴変化判定部３５による更新後の情報を用いる。【０１６５】
図２５は、実施例４に係る尤度計算部３３ｃの構成を示すブロック図である。尤度計算部３３ｃは、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２ｃ、及び仮説記憶部３３３を具備する。仮説記憶部３３３は、既に最尤仮説を推定済みの仮説群を記憶するメモリなどである。【０１６６】
実施例４における尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２ｃは、実施例１における尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２と同様の処理を行なう。ここで、情報履歴変化判定部３５が前回の仮説群から最尤仮説を推定する命令を発した場合、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２ｃは仮説記憶部３３３に記憶された仮説群を処理対象とする。一方、仮説生成部３２ｃから仮説群を入力した場合には、その仮説群を処理対象とする。【０１６７】
識別情報尤度計算部３３２ｃは、前回の仮説群から最尤仮説説を推定する命令を受け、かつ、その仮説群に含まれる軌跡連結候補において、同時刻に検出されている互いに異なる位置座標であって、重心点が計算されていない位置座標がある場合には、その重心点の座標を計算する。【０１６８】
情報履歴変化判定部３５、軌跡連結候補生成部３１ｃ、仮説生成部３２ｃ、及び尤度計算部３３ｃ（尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２ｃ、及び仮説記憶部３３３を含む）は、例えば、移動体軌跡識別プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵにより実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶部（不図示）が移動体軌跡識別プログラムを記憶し、ＣＰＵが当該プログラムを読み込み、以って、情報履歴変化判定部３５、軌跡連結候補生成部３１ｃ、仮説生成部３２ｃ、及び尤度計算部３３ｃの機能を実現する。或いは、情報履歴変化判定部３５、軌跡連結候補生成部３１ｃ、仮説生成部３２ｃ、及び尤度計算部３３ｃを別個のハードウェアで構成してもよい。同様に、尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２ｃ、及び仮説記憶部３３３も別個のハードウェアで構成してもよい。尚、仮説記憶部３３３は尤度計算部３３ｃの外部に配置してもよい。【０１６９】
次に、実施例４に係る移動体軌跡識別装置３ｃの動作について説明する。
図２６及び図２７は、実施例４に係る移動体軌跡識別装置３ｃの処理を示すフローチャートである。ここで、実施例１と同様の処理（図４及び図５参照）には同一の符号を付し、その説明を省略する。【０１７０】
情報履歴変化判定部３５は、位置情報検出装置１から軌跡番号、検出時刻、及び位置情報の組を取得する（ステップＳ４１）。情報履歴変化判定部３５は、最新の位置情報、検出時刻、及び軌跡番号の組を入力して追加記憶し、一番古い位置情報を削除することで位置情報履歴の更新を行なう（ステップＳ４２）。実施例４におけるステップＳ４１、Ｓ４２は実施例１におけるステップＳ１、Ｓ２と同様である。但し、実施例４では、情報履歴変化判定部３５がステップＳ４２において更新後の位置情報、検出時刻、及び軌跡番号の組を尤度計算部３３ｃに出力する。【０１７１】
情報履歴変化判定部３５は、識別情報検出装置２から識別情報の検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の組を取得する（ステップＳ４３）。情報履歴変化判定部３５は、最新の検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の組を取得して図１０に示すテーブルに追加登録し、一番古い識別情報を削除する（ステップＳ４４）。実施例４におけるステップＳ４３、Ｓ４４は実施例１におけるステップＳ４、Ｓ５と同様である。但し、情報履歴変化判定部３５はステップＳ４４において更新後のテーブルコンテンツを尤度計算部３３ｃに出力する。【０１７２】
情報履歴変化判定部３５は、ステップＳ４２における更新前後で軌跡番号の変化が生じたか否か、及びステップＳ４４における更新後でテーブルに登録された識別情報に変化が生じたか否かを判定する（ステップＳ４５）。ここで、軌跡番号／識別情報の変化は、当該軌跡番号／識別情報の追加や廃棄により発生する。【０１７３】
ステップＳ４５において、軌跡番号又は識別情報の少なくともいずれか一方に変化が生じた場合には（即ち、判定結果「Ｙｅｓ」）、情報履歴変化判定部３５は更新後の位置情報、検出時刻、及び軌跡番号の組を軌跡連結候補生成部３１ｃに出力し、かつ、更新後のテーブルコンテンツ（検出時刻、識別情報、及び識別情報検出装置番号の関係を示す）を仮説生成部３２ｃに出力する。【０１７４】
軌跡連結候補生成部３１ｃは、位置情報、検出時刻、軌跡番号の組に基づいて軌跡連結候補を全て生成して、仮説生成部３２ｃに出力する（ステップＳ３）。また、生成した軌跡連結候補に互いに異なる軌跡の位置座標が同時刻に検出されている場合には、軌跡連結候補生成部３１ｃはその重心点の位置座標も計算して尤度計算部３３ｃに出力する。【０１７５】
仮説生成部３２ｃは、情報履歴変化判定部３５から入力した更新後のテーブルに格納されている識別情報と、ステップＳ３で軌跡連結候補生成部３１ｃから入力した軌跡連結候補を用いて、軌跡連結候補・識別情報ペアを全通り生成する（ステップＳ６）。次に、仮説生成部３２ｃは実施例１で説明した第１の条件乃至第３の条件を満足する仮説を全て生成する（ステップＳ７）。仮説生成部３２ｃは、ステップＳ７で生成した仮説群を尤度計算部３３ｃに出力する。実施例４におけるステップＳ３、Ｓ６、Ｓ７は実施例１と同様である。【０１７６】
仮説生成部３２ｃが仮説群を生成した場合には、尤度計算部３３ｃはその仮説群を処理対象にして、実施例１と同様のステップＳ８乃至ステップＳ１２を実行する。詳述すると、尤度計算制御部３３０はステップＳ７で入力した仮説群のうり、尤度未計算の仮説が存在するか否か判定する（ステップＳ８）。尤度未計算の仮説が存在する場合には（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｙｅｓ」）、尤度計算制御部３３０は尤度未計算の仮説の１つを軌跡連結尤度計算部３３１及び識別情報尤度計算部３３２ｃに出力する。【０１７７】
軌跡連結尤度計算部３３１は、入力仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に軌跡連結尤度を計算する（ステップＳ９）。ここで、軌跡連結尤度の計算に用いる位置座標及び検出時刻は更新後の位置座標、検出時刻、及び軌跡番号の組として情報履歴変化判定部３５から提供されている。【０１７８】
識別情報尤度計算部３３２ｃは、入力仮説について識別情報尤度を計算する（ステップＳ１０）。ここで、位置座標及び検出時刻が情報履歴変化判定部３５から提供されている。また、識別情報、検出時刻、及び識別情報検出装置番号の対応関係を示す更新後のテーブルコンテンツも情報履歴変化判定部３５から提供されている。従って、実施例４に係る識別情報尤度計算部３３２ｃはこれらの位置情報及び識別情報を用いて、実施例１と同様に、仮説の識別情報尤度を計算することができる。【０１７９】
次に、識別情報尤度計算部３３２ｃはステップＳ９で計算した仮説の軌跡連結尤度と、ステップＳ１０で計算した仮説の識別情報尤度とを統合し、その統合結果と仮説とを対応付けて記憶する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の後、ステップＳ８乃至ステップＳ１１のループを繰り返す。【０１８０】
尤度未計算の仮説がなくなると、識別情報尤度計算部３３２ｃはステップ１１で計算した軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合値が最大となる仮説を最尤仮説として推定して、識別結果出力装置４に出力する（ステップＳ１２）。但し、実施例４に係る識別情報尤度計算部３３２ｃは軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合結果と対応付けられた全仮説（即ち、仮説生成部３２ｃが生成した仮説群）を仮説記憶部３３３に記憶して、その記憶内容を更新する。【０１８１】
ステップＳ４５において、軌跡番号及び識別情報のいずれにも変化が生じない場合（即ち、判定結果「Ｎｏ」）、情報履歴変化判定部３５は尤度計算部３３ｃに対して、前回の尤度計算に用いた仮説（即ち、仮説記憶部３３３に記憶されている仮説群）に基づいて最尤仮説を推定するよう命令する。尤度計算制御部３３０は、この命令に応じて、仮説記憶部３３３に記憶されている仮説群を取得する（ステップＳ４６）。尤度計算部３３ｃは、その仮説群を対象にして実施例１と同様にステップＳ８乃至ステップＳ１２を実行する。先ず、尤度計算制御部３３０は仮説記憶部３３３から読み込んだ仮説群のうち、尤度未計算の仮説が存在するか否かを判定する（ステップＳ８）。尤度未計算の仮説が存在する場合には（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｙｅｓ」）、尤度計算制御部３３０は尤度未計算の仮説の１つを軌跡連結尤度計算部３３１及び識別情報尤度計算部３３２ｃに出力する。【０１８２】
軌跡連結尤度計算部３３１は、入力仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に軌道連結尤度を計算する（ステップＳ９）。ここで、軌跡連結尤度の計算に用いる位置座標及び検出時刻は、更新後の位置座標、検出時刻、及び軌跡番号の組として情報履歴変化判定部３５から提供されている。【０１８３】
識別情報尤度計算部３３２ｃは、入力仮説について識別情報尤度を計算する（ステップＳ１０）。既に説明したように、情報履歴変化判定部３５から更新後の識別情報が提供されているので、実施例１と同様に、仮説の識別情報尤度を計算することができる。但し、新たに追加登録された検出時刻について、互いに異なる軌跡の位置座標であって、同時刻に検出された位置座標が存在する場合には、その重心点の座標は未計算であるため、識別情報尤度計算部３３２ｃはその重心点の位置座標を計算して識別情報尤度の計算に供する。【０１８４】
次に、識別情報尤度計算部３３２ｃはステップＳ９で計算した軌跡連結尤度と、ステップＳ１０ｄｅ計算した識別情報尤度とを統合し、統合結果と仮説とを対応付けて記憶する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の後、ステップＳ８乃至ステップＳ１１のループを繰り返す。尤度未計算の仮説がなくなった場合、識別情報尤度計算部３３２ｃは、ステップＳ１１で計算した軌跡連結尤度と識別情報尤度の統合値が最大となる仮説を最尤仮説として推定し、識別結果出力装置４に送出する（ステップＳ１２）。このステップＳ１１、Ｓ１２は、仮説生成部３２ｃが新たに仮説群を生成した場合と同様である。但し、仮説記憶部３３３に記憶された仮説群を処理対象とした場合には、識別情報尤度計算部３３２ｃは仮説記憶部３３３の記憶内容を更新しない。【０１８５】
識別結果出力装置４は、ステップＳ１２で推定された最尤仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアに基づき、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを判定して出力する（ステップＳ１３）。このとき、識別結果出力装置４は移動体の位置又は軌跡を具体的に表示してもよい。実施例４におけるステップＳ１３は、実施例１と同様である。【０１８６】
実施例４では、位置座標や位置座標／識別情報の検出時刻が変化しても、軌跡番号や識別情報が変化しない場合には、前回の尤度計算に用いた仮説群に基づいて最尤仮説を推定する。ここで、軌跡番号や識別情報に変化がなければ、前回と同じ軌跡連結候補及び仮説が算出されることとなる。即ち、仮説生成部３２ｃにより同じ仮説群を再度生成するような重複処理を排除し、以って、軌跡と識別情報の対応付け判定における計算量を少なくする。【０１８７】
実施例４において、位置情報検出装置１及び識別情報検出装置２からの入力をトリガとするのではなく、外部からの命令をトリガとして移動体軌跡識別装置３ｃがステップＳ４１以降の処理を開始するようにしてもよい。この場合、前回の最尤仮説の推定後、位置情報検出装置１及び識別情報検出装置２から新たな入力がなければ、ステップＳ４２、Ｓ４４において情報更新が行なわれないこととなる。このため、軌跡番号及び識別情報は変化することはない（即ち、ステップＳ４５の判定結果「Ｎｏ」）。これにより、フローはステップＳ４６に進むこととなるが、前回の最尤仮説の推定後、位置情報検出装置１及び識別情報検出装置２からの入力がなければ、前回と同じ最尤仮説が推定されることとなる。従って、前回の最尤仮説の推定後、位置情報検出装置１及び識別情報検出装置２から入力がない場合であって、移動体軌跡識別装置３ｃに処理開始命令がなされた場合には、移動体軌跡識別装置３ｃは前回推定した最尤仮説をそのまま識別結果出力装置４に送出してもよい。【０１８８】
また、実施例３及び実施例４においても、実施例１の変形例と同様に、尤度計算部３３ｂ、３３ｃに軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、軌跡連結尤度を計算しないようにしてもよい。この場合、識別情報尤度計算部３３２ｂ、３３２ｃは軌跡連結尤度と識別情報尤度を統合することなく、識別情報尤度のが最大の仮説を最尤仮説として推定する。【０１８９】
実施例４において、尤度計算部３３ｃが軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、軌跡連結尤度を計算しない場合には、情報履歴変化判定部３５はステップＳ４５において識別情報に変化が生じたか否かを判定し、変化があれば（ステップＳ４５の判定結果「Ｙｅｓ」）、フローはステップＳ３に移行し、一方、変化があれば（ステップＳ４５の判定結果「Ｎｏ」）、フローはステップＳ４６に移行する。【０１９０】
また、実施例３及び実施例４において、尤度計算部３３ｂ、３３ｃに軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、実施例２と同様に、移動体軌跡識別装置３ｂ、３ｃに軌跡連結尤度計算部３３１ａを具備してもよい。この場合、識別情報尤度計算部３３２ｂ、３３２ｃは軌跡連結尤度と識別情報尤度を統合することなく、識別情報尤度が最も高い仮説を最尤仮説として推定する。この構成によれば、実施例２と同様の効果が得られる。更に、実施例４と実施例３を組み合わせてもよい。
【実施例５】
【０１９１】
図２８は、本発明の実施例５に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。ここで、実施例１と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。実施例５に係る移動体軌跡識別システムは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動体軌跡識別装置３ｄ、識別結果出力装置４、及び属性情報検出装置５を具備する。実施例５に係る移動体軌跡識別装置３ｄは、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｄ、尤度計算部３３ｄ、及びマップ記憶部３７を具備する。【０１９２】
実施例５に係る移動体軌跡識別システムにおいて、属性情報検出装置５の台数は１台に限定されず、複数台の属性情報検出装置５を具備してもよい。ここで、属性情報検出装置５を一意に特定するための属性情報検出装置ＩＤが予め割り当てられている。実施例５の説明では、属性情報検出装置ＩＤを番号で表すものとし、属性情報検出装置番号と記す。【０１９３】
属性情報検出装置５は、追跡領域５０（図１参照）内における移動体の属性情報を取得する。属性情報は、移動体の属性や特徴を表しており、例えば、移動体の色、形状、大きさ、重さ、温度等を用いることができる。移動体が人物である場合、当該人物の性別や年齢を属性情報として用いてもよい。属性情報は、移動体の属性を表していればよく、移動体を撮像した画像から判定可能な情報（例えば、色、形状等）であってもよい。或いは、移動体を撮像することなく、センサや計測器により検出可能な情報（例えば、体重等）であってもよい。【０１９４】
属性情報検出装置５は、追跡領域５０内の移動体の属性情報を検出し、その検出時刻及び位置座標を特定できる装置であればよい。例えば、属性情報検出装置５はカメラ、圧力センサ、温度センサ、サーモグラフィにより実現される。【０１９５】
属性情報検出装置５を複数台設置する場合、各属性情報検出装置５の検出領域が互いに重複するように設置してもよい。或いは、検出領域が互いに重複しないように設置してもよい。また、カメラや圧力センサのように、種別が異なる複数の属性情報検出装置５を併用してもよい。【０１９６】
移動体が存在する場合に属性情報検出装置５がその属性情報を必ず検出するとは限らず、属性情報が検出されるか否かは属性情報検出装置５の設置状況により異なる。例えば、属性情報検出装置５を追跡領域内に設置した場合、当該属性情報検出装置５に近い場所に移動体が存在するとその属性情報を検出しやすいが、属性情報検出装置５から離間した場所に移動体が存在すると属性情報を検出されにくくなる。【０１９７】
属性情報検出装置５は、検出した移動体の属性情報、その属性情報の種別を一意に表す属性情報種別、属性情報の検出時刻、位置座標、及び属性情報検出装置番号を移動体軌跡識別装置３ｄに出力する。属性情報検出装置５は、移動体の属性情報の検出を試みて、検出できなかった場合には、属性情報、属性情報種別、及び位置座標を「なし」として、検出時刻及び属性情報検出装置番号とともに移動体軌跡識別装置３ｄに出力するようにしてもよい。或いは、属性情報検出装置５が移動体軌跡識別装置３ｄに属性情報を何も入力しないことで、移動体軌跡識別装置３ｄに対してその時刻において属性情報が何も検出されなかったと判定してもよい。【０１９８】
属性情報検出装置５の検出領域が狭く、その設置場所の位置座標と属性情報検出時の移動体の位置座標を同一と見做せる場合には、属性情報検出装置５はその設置場所の位置座標を移動体の位置座標として、移動体軌跡識別装置３ｄに送出する。この属性情報検出装置５の一例として圧力センサが挙げられる。この場合、属性情報検出装置５は追跡領域５０内における自身の設置位置の位置座標を予め保持しておけばよい。【０１９９】
属性情報検出装置５がカメラ等を利用して撮像した画像から属性情報を判定する場合、撮像される画像の範囲は広く、その設置位置と移動体を撮像して属性情報を抽出した時刻における移動体の位置とは必ずしも一致しない。この場合、属性情報検出装置５は撮像した画像における任意の位置を追跡領域５０の位置座標に変換する変換表を予め記憶し、当該変換表に従い、画像内における移動体の位置を追跡領域５０内の位置座標に変換してもよい。この変換表の代わりに、撮像した画像における任意の位置座標を追跡領域５０内の位置座標に変換する変換式を予め設定しておき、画像内における移動体の位置をその変換式に代入して追跡領域５０内の位置座標に変換してもよい。【０２００】
このように、属性情報検出時における移動体の位置座標は、属性情報検出装置５の種別（即ち、属性情報種別）に応じた方法で求める。【０２０１】
位置情報検出装置１による位置情報、識別装置検出装置２による識別装置、及び属性情報検出装置５による属性情報は、同期させる必要がある。換言すれば、同一時刻において、位置情報検出装置１が移動体の位置情報を検出し、識別情報検出装置２が識別情報を検出し、属性情報検出装置５が属性情報を検出する。位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、及び属性情報検出装置５が非同期に位置情報、識別情報、及び属性情報を検出する場合、移動体軌跡識別装置３ｄは位置情報、識別情報、及び属性情報を一定時間バッファリングしておき、一定時間毎にバッファに蓄積されている位置情報、識別情報、及び属性情報を読み出すようにしてもよい。或いは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置３、及び属性情報検出装置５の間で時刻同期がとれていない場合には、移動体軌跡識別装置３ｄが同時に入力した位置情報、識別情報、及び属性情報に対して同一の検出時刻を適用するようにしてもよい。【０２０２】
実施例１と同様に、実施例５に係る仮説生成部３２ｄは軌跡連結候補生成部３１から軌跡連結候補を入力するとともに、識別情報検出装置２から識別情報を入力する。また、仮説生成部３２ｄは属性情報検出装置５から属性情報、属性情報種別、検出時刻、位置座標、及び属性情報検出装置番号を入力し、それらの対応関係を保持する。【０２０３】
仮説生成部３２ｄは、軌跡連結候補生成部３１による軌跡連結候補、識別情報検出装置２による識別情報、及び属性情報検出装置５による属性情報に基づいて、仮説を全て生成し、その仮説群を尤度計算部３３ｄに出力する。【０２０４】
次に、実施例５における仮説の生成手順について詳細に説明する。先ず、仮説生成部３２ｄは軌跡連結候補生成部３１から入力した軌跡連結候補と、現時刻から過去一定時間遡った時刻までの時間帯に属性情報検出装置５により検出された属性情報を用いて、軌跡連結候補と属性情報の組を生成する。以下、属性情報付き軌跡連結候補と記す。【０２０５】
仮説生成部３２ｄは、以下の手順に従って属性情報を対応付ける軌跡連結候補を選択して、属性情報付き軌跡連結候補を生成する。仮説生成部３２ｄは、属性情報検出装置５から入力した属性情報のうちの１つを選択し、その検出時刻における軌跡連結候補の位置座標と選択した属性情報の位置座標との間のユークリッド距離を全ての軌跡連結候補と選択した属性情報の組毎に算出する。仮説生成部３２ｄは、軌跡連結候補と属性情報の組のうち、ユークリッド距離が最短となる組を特定し、その組における軌跡連結候補と属性情報とを対応付けて記憶する。この処理を、入力した全ての属性情報に対して１回実施する。尚、軌跡連結候補において軌跡が途切れており、選択した属性情報の検出時刻における位置座標を軌跡連結候補から直接得られない場合には、仮説生成部３２ｄは軌跡連結候補に含まれている軌跡の消失位置座標及び消失時刻、並びに出現位置座標及び出現時刻に基づいて、途切れている軌跡を補間して属性情報の検出時刻における位置座標を求め、以って、属性情報の位置座標とのユークリッド距離を算出する。また、軌跡連結候補が属性情報の検出時刻に検出された複数の軌跡を含んでおり、その検出時刻における移動体の位置座標が複数ある場合には、その重心点と属性情報の位置座標のとのユークリッド距離を算出する。【０２０６】
上記の処理の結果、属性情報が対応付けられていない軌跡連結候補が存在しても構わない。また、複数の属性情報が対応付けられている軌跡連結候補が存在しても構わない。例えば、軌跡連結候補生成部３１が軌跡連結候補Ｔ１、Ｔ２、・・・、Ｔｎを生成し、属性情報検出装置５が属性情報Ａ１、Ａ２、・・・、Ａｍを検出する。ここで、軌跡連結候補に対応付けられる属性情報が存在しないことを「属性なし」という文字列で表すものとする。この場合、仮説生成部３２ｄは、例えば、（Ｔ１，Ａ１）、（Ｔ２，Ａ２）、・・・、（Ｔｎ，Ａｍ）という組や、（Ｔ１，属性なし）、（Ｔ２，Ａ１）、（Ｔ３，Ａ２，Ａ３）、・・・、（Ｔｎ，Ａｍ−２，Ａｍ−１，Ａｍ）という組を生成し、属性情報付き軌跡連結候補として保持する。【０２０７】
仮説生成部３２ｄは、入力された全ての属性情報を必ずいずれかの軌跡連結候補に対応付けるようにして、属性情報付き軌跡連結候補を生成するようにしてもよい。また、仮説生成部３２ｄは属性情報の位置座標とのユークリッド距離が最も小さいと判定された軌跡連結候補について、そのユークリッド距離が予め定められた閾値を超える場合には、その属性情報をいずれの軌跡連結候補と対応付けしないと決定してもよい。【０２０８】
仮説生成部３２ｄは、上記の手順に従って生成した属性情報付き軌跡連結候補と、現時刻から過去一定時刻遡った時刻までの時間帯に識別情報検出装置２により検出された識別情報を用いて、属性情報付き軌跡連結候補と識別情報との組を全通り生成する。仮説生成部３２ｄは、属性情報付き軌跡連結候補に着目して、それを単なる軌跡連結候補と見做し、実施例１における軌跡連結候補・識別情報ペアの生成方法と同様方法で属性情報付き軌跡連結候補と識別情報の組を全通り生成すればよい。以下、これを属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアと記す。【０２０９】
また、実施例５に係る仮説生成部３２ｄは実施例１と同様に、第１の条件乃至第３の条件を満足する属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を全て抽出し、個々の集合を仮説とする。【０２１０】
尤度計算部３３ｄは、仮説生成部３２ｄにより生成された仮説毎に、軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度を計算して、それらを統合する。そして、軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度の統合値が最も大きい仮説を最尤仮説として推定して、識別結果出力装置４に送出する。【０２１１】
属性情報尤度とは、仮説に含まれる属性情報付き軌跡連結候補において、軌跡連結候補に対応付けられている個々の属性情報が同一の移動体の属性を表している尤もらしさである。例えば、軌跡連結候補に対応付けられている属性情報が服装の色を表している場合、属性情報尤度として服装の色の類似度を示すようにしてもよい。或いは、属性情報種別に応じて、服装の色以外の要素、例えば、慎重の類似度、体重の類似度、年齢の類似度、性別の類似度を示すものとしてもよい。【０２１２】
図２９は、実施例５に係る尤度計算部３３ｄの構成を示すブロック図である。尤度計算部３３ｄは、尤度計算制御部３３０ｄ、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び属性情報尤度計算部３３４を具備する。ここで、軌跡連結尤度計算部３３１及び識別情報尤度計算部３３２は実施例１と同様であるため、その説明を省略する。【０２１３】
尤度計算制御部３３０ｄは、尤度未計算の仮説を軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び属性情報尤度計算部３３４に出力する。【０２１４】
属性情報尤度計算部３３４は、仮説生成部３２ｄにより生成された仮説を入力して、当該仮説について属性情報尤度を計算する。属性情報尤度計算部３３４は、個々の仮説の属性情報尤度を計算する場合、仮説に含まれる個々の軌跡連結候補毎に属性情報尤度を計算し、同じ仮説に属する軌跡連結候補毎に計算した属性情報尤度を積算して正規化し、当該仮説の属性情報尤度とする。【０２１５】
属性情報尤度計算部３３４は、属性情報種別毎に属性情報尤度の計算方法を予め設定しており、個々の仮説に含まれる属性情報の種別に応じて、最適な属性情報尤度の計算方法を判別する。そして、属性情報尤度計算部３３４は属性情報種別に応じた計算方法で属性情報尤度を計算する。【０２１６】
また、仮説に含まれる属性情報付き軌跡連結候補において、軌跡連結候補に１種類の属性情報が対応付けられてもよいし、複数種類の属性情報が対応付けられてもよい。【０２１７】
次に、属性情報尤度計算部３３４が属性情報付き軌跡連結候補について属性情報尤度を計算する処理について説明する。説明を簡単にするため、軌跡連結候補に２つの属性情報が対応付けられており、その属性情報種別が同一である場合の計算処理について説明する。【０２１８】
また、属性情報がヒストグラムで表されており、各ヒストグラムにおけるビン（Ｂｉｎ）の数を「ｍ」とする。２つの属性情報（ヒストグラム）をｈ１、ｈ２とし、各ヒストグラムにおけるｉ番目のビンにおける頻度をｈ１（ｉ）、ｈ２（ｉ）とする。このようなヒストグラムで表すことができる属性情報種別として服装の色を挙げることができる。服装の色は、色空間ヒストグラムで表すことができる。具体的には、属性情報検出装置５が移動体を撮像した画像に含まれるピクセル数を色の種類毎にカウントしたヒストグラムを作成し、そのヒストグラムを属性情報とする。属性情報をヒストグラムで表す場合、属性情報尤度計算部３３４は、数式４に従いＢｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離Ｄを計算し、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離Ｄが短いほど属性情報尤度が高く、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離Ｄが長いほど属性情報尤度が低くなるように属性情報尤度を決定する。【０２１９】
【数４】
2011021588.tif 000007
【０２２０】
上記の例では、ヒストグラムで表された属性情報尤度をＢｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離に基づいて決定したが、他の方法で属性情報尤度を計算するようにしてもよい。【０２２１】
属性情報種別が性別等で移動体を分類し、その属性情報として分類に応じた数値又は文字列を設定する場合について考察する。例えば、移動体が男性であれば属性情報を「０」とし、移動体が女性であれば属性情報を「１」とする。或いは、「０」や「１」などの数値の代わりに、「ｍａｌｅ」や「ｆｅｍａｌｅ」などの文字列を用いてもよい。このような属性情報種別に関して、軌跡連結候補に対応付けられる属性情報の組み合わせに応じた属性情報尤度を定義して、属性情報尤度計算部３３４に保持する。このとき、属性情報が同じ組み合わせについては属性情報尤度を高くし、属性情報が異なる組合せでは属性情報尤度を低くするよう定義する。例えば、軌跡連結候補に対応付けられる属性情報が「男性・男性」又は「女性・女性」であれば、属性情報は同一の移動体に関するものである尤度が高いので、その属性情報尤度を高く定義する。一方、軌跡連結候補に対応付けられる属性情報が「男性・女性」である場合の属性情報尤度は低く定義する。属性情報尤度計算部３３４は、このように定義された属性情報を保持しておき、軌跡連結候補に対応付けられる属性情報のパターンに応じた属性情報尤度を読み取ればよい。【０２２２】
また、属性情報尤度が移動体の特徴を数値化したものである場合について考察する。その属性情報種別として、例えば、身長、体重、年齢等を挙げることができる。この場合、属性情報尤度計算部３３４は軌跡連結候補の属性情報尤度として対応付けられている２つの数値の分散を計算する。属性情報尤度計算部３３４は、分散値が小さいほど属性情報尤度が高く、分散値が大きいほど属性情報尤度が低くなるような関数（以下、「尤度関数」と称する）を予め保持する。属性情報尤度計算部３３４は、計算した分散値を尤度関数に入力して属性情報尤度を算出する。ここでは、分散を用いて属性情報尤度を算出したが、他の方法で属性情報尤度を算出してもよい。【０２２３】
上記においては、属性情報種別が同一である２つの属性情報が軌跡連結候補に対応付けられている場合について説明した。属性情報種別が同一である３つ以上の識別情報が軌跡連結候補に対応付けられている場合には、以下の手順により軌跡連結候補に関する属性情報尤度を算出する。【０２２４】
先ず、属性情報尤度計算部３３４は軌跡連結候補に対応付けられている属性情報を検出時刻の早い順に順序付ける。次に、属性情報尤度計算部３３４は順番が隣り合う属性情報について属性情報尤度を計算する。例えば、１番目及び２番目の属性情報について尤度を計算し、同様に、２番目及び３番目の属性情報について尤度を計算し、更に、３番目及び４番目の属性情報について尤度を計算する。以降、属性情報尤度を順次計算する。このとき、順番が隣り合う２つの属性情報についての尤度計算は、軌跡連結候補に２つの属性情報が対応付けられている前記の計算方法により計算できる。【０２２５】
属性情報尤度計算部３３４は、順番が隣り合う属性情報の各組に対して尤度を計算した後、その属性情報尤度を積算し、かつ、積算した属性情報尤度の個数の累乗根を計算する。この累乗根の計算により、属性情報付き軌跡連結候補に関する属性情報の正規化を行なう。【０２２６】
上記の属性情報尤度を積算する処理において、元の属性情報に対応する属性情報検出装置番号に応じて、各属性情報尤度に対して重み付けを行なってから積算を行なってもよい。これは、属性情報検出装置５の特性を考慮した措置であり、例えば、移動体（ここでは、人物）の顔を正面から捉えることができる属性情報検出装置５では、性別や年齢などの属性情報を高精度に検出できる。一方、人物の顔を斜め方向からしか捉えることができない属性情報検出装置５では、検出される属性情報に誤差が含まれる可能性がある。このように、属性情報検出装置毎の検出精度を反映して、各属性情報尤度に対して重み付けを行なってから積算を行なう。また、属性情報検出装置５に応じた重み付けを行なわない場合には、その属性情報検出装置番号を出力する必要はない。【０２２７】
次に、軌跡連結候補に複数の属性情報種別の属性情報が対応付けられている場合の属性情報尤度の計算方法について説明する。この場合、属性情報尤度計算部３３４は以下の手順により軌跡連結候補に関する属性情報尤度を計算する。【０２２８】
先ず、属性情報尤度計算部３３４は軌跡連結候補に対応付けられている属性情報を検出時刻の早い順に順序付ける。そして、属性情報尤度計算部３３４は属性情報を分類し、属性情報種別毎に属性情報尤度を計算する。１種類の属性情報種別に関して属性情報尤度を計算する場合、属性情報尤度計算部３３４は着目している属性情報種別に関して順番が近接する属性情報同士の組み合わせを生成し、組合せ毎に属性情報尤度を計算する。ここで、順序が近接する属性情報同士とは、着目している属性情報種別の属性情報同士の順位が近接していることであり、両者の間に同一の種別に係る別の属性情報が存在しないことを意味する。尚、同一の種別に係る属性情報同士の間に、他の種別に係る別の属性情報が存在してもよい。また、順位が近接する同一の種別に係る属性情報同士の組み合わせに対する属性情報尤度の計算は、軌跡連結候補に同一の種別に係る２つの属性情報が対応付けられている場合の計算と同様に行なえる。属性情報尤度計算部３３４は、同一の種別に係る順位が近接する属性情報同士の組合せ毎に属性情報尤度を計算した後、当該属性情報尤度を積算し、かつ、積算した属性情報尤度の個数の累乗根を算出する正規化を行なう。このようにして、着目している属性情報種別に関する属性情報尤度の計算を行なう。また、属性情報尤度計算部３３４は他の属性情報種別についても同様に属性情報尤度を計算する。【０２２９】
上記のように属性情報種別毎に属性情報尤度を計算した後、属性情報尤度計算部３３４は属性情報尤度を積算し、その積算に供した属性情報尤度の個数の累乗根を算出する正規化を行なう。これにより、軌跡連結候補に複数の属性情報種別の属性情報が対応付けられている場合における、属性情報付き軌跡連結候補に関する属性情報尤度を計算する。また、属性情報種別毎に計算した属性情報尤度を積算する際、属性情報尤度にその種別に応じた重み係数を乗じて、積算してもよい。属性情報尤度に重み係数を乗じることにより、属性情報種別毎の信頼性の優劣を属性情報尤度に反映することができる。例えば、人物の性別の検出は高精度で行なえるが、服装の色の検出には誤差が含まれる場合、性別により求めた属性情報尤度に大きな重み係数を乗じ、色について求めた属性情報尤度に小さな重み係数を乗ずればよい。【０２３０】
次に、軌跡連結候補に複数の属性情報種別の属性情報が対応付けられている場合の、属性情報尤度の計算例について説明する。ここでは、軌跡連結候補に５つの属性情報が対応付けられているものとする。検出時刻の早い順に１番目、３番目、及び４番目の属性情報の属性情報種別が「色」であり、２番目及び５番目の属性情報の属性情報種別が「性別」であるものとする。この場合、属性情報尤度計算部３３４は１番目と３番目の属性情報の組、及び３番目と４番目の属性情報の組について属性情報尤度を計算する。これにより、２つの属性情報尤度が得られるので、属性情報尤度計算部３３４はそれらを積算し、かつ、２乗根を計算すればよい。これにより、属性情報種別「色」に関する属性情報尤度が算出される。次に、属性情報種別「性別」に関する属性情報尤度は、２番目及び５番目の属性情報から計算する。その後、属性情報尤度計算部３３４は「色」に関する属性情報尤度と「性別」に関する属性情報尤度とを積算し、２乗根を算出する。これにより、５つの属性情報が対応付けられた軌跡連結候補に関する属性情報尤度が算出される。【０２３１】
また、軌跡連結候補に属性情報が対応付けられていない場合、或いは、１つの属性情報が対応付けられている場合には、属性情報尤度計算部３３４はその軌跡連結候補の属性情報尤度を定数（例えば、「１」）とする。【０２３２】
前述のように、属性情報尤度計算部３３４は同じ仮説に属する軌跡連結候補毎に計算した属性情報尤度を積算して正規化し、以って、当該仮説の属性情報尤度を算出する。この正規化では、同じ仮説に属する軌跡連結候補の個数の累乗根を計算する。【０２３３】
属性情報尤度計算部３３４は仮説毎に軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度を統合する。この統合処理は、軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度を積算することにより行なう。また、属性情報尤度計算部３３４は統合処理を行なう際、軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度に対して重み付けを行なって積算してもよい。【０２３４】
軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｄ、及び尤度計算部３３ｄ（尤度計算制御部３３０ｄ、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び属性情報尤度計算部３３４を含む）は、例えば、移動体軌跡識別プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵにより実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶装置（不図示）が移動体軌跡識別プログラムを記憶し、ＣＰＵが当該プログラムを読み込み、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｄ、及び尤度計算部３３ｄの機能を実現する。また、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｄ、及び尤度計算部３３ｄが別個のハードウェアで実現してもよい。同様に、尤度計算制御部３３０ｄ、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び属性情報尤度計算部３３４についても別個のハードウェアで実現してもよい。【０２３５】
次に、実施例５に係る移動体軌跡識別装置３ｄの動作について説明する。
図３０及び図３１は、実施例５に係る移動体軌跡識別装置３ｄの処理を示すフローチャートである。ここで、実施例１と同一のステップ（図４及び図５参照）には同一の符号を付し、その説明を省略する。図３０において、取得した識別情報を保持するテーブルを更新するまでの処理（即ち、ステップＳ１乃至ステップＳ５）は、実施例１（図４参照）と同様である。【０２３６】
仮説生成部３２ｄは、属性情報検出装置５から検出時刻、属性情報、属性情報種別、位置座標、及び属性情報検出装置番号の組を取得する（ステップＳ５１）。属性情報検出装置５は移動体について属性情報を検出すると、仮説生成部３２ｄに出力する。仮説生成部３２ｄは、検出時刻、属性情報、属性情報種別、位置座標、及び属性情報検出装置番号の対応関係をテーブルに保持する。【０２３７】
仮説生成部３２ｄは、現時刻（即ち、最新の属性情報を取得した時刻）から過去一定時間における属性情報検出装置５から取得した属性情報を保持する。仮説生成部３２ｄは、最新の属性情報について、その検出時刻、属性情報、属性情報種別、位置座標、及び属性情報検出装置番号の組を取得すると、その組をテー物に追加登録し、一番古い属性情報を削除する（ステップＳ５２）。例えば、仮説生成部３２ｄが時刻ｔ１〜ｔｎ−１までに関して、検出時刻、属性情報、属性情報種別、位置座標、及び属性情報検出装置番号の対応関係を保持しているものとする。その後、最新の時刻ｔｎに関して検出時刻、属性情報、属性情報種別、位置座標、及び属性情報検出装置番号の組を取得した場合、仮説生成部３２ｄはその時刻ｔｎにおいて取得した属性情報をテーブルに格納し、一方、時刻ｔ１において取得した属性情報をテーブルから破棄する。
尚、仮説生成部３２ｄは、更新後のテーブルを自身で記憶するだけでなく、尤度計算部３３ｄに出力する。【０２３８】
仮説生成部３２ｄは、ステップＳ５２で更新したテーブルに格納されている属性情報と、ステップＳ３で軌跡連結候補生成部３１から入力した軌跡連結候補を用いて、軌跡連結候補と属性情報の組（即ち、属性情報付き軌跡連結候補）を生成する（ステップＳ５３）。具体的には、仮説生成部３２ｄは入力した属性情報から１つの属性情報を選択し、その検出時刻における軌跡連結候補の位置座標と選択した属性情報の位置座標とのユークリッド距離を、全ての軌跡連結候補と選択した属性情報の組毎に計算する。仮説生成部３２ｄは、ユークリッド距離が最短となる軌跡連結候補と属性情報の組を特定し、それを属性情報付き軌跡連結候補として記憶する。仮説生成部３２ｄは、この処理をステップＳ５１で取得した全ての属性情報に対して１回ずつ実施する。前述のように、軌跡が途切れた軌跡連結候補について、仮説生成部３２ｄは途切れている軌跡を補間して、軌跡連結候補の位置座標を特定し、属性情報の位置座標とのユークリッド距離を計算する。また、軌跡連結候補が属性情報の検出時刻において複数の軌跡を含んでおり、複数の位置座標が検出された場合、それらの重心点と属性情報の位置座標とのユークリッド距離を計算する。【０２３９】
ステップＳ５３において、１つの軌跡連結候補に１つの属性情報が対応付けられるとは限らず、１つの軌跡連結候補に２つ以上の属性情報が対応付けられてもよい。或いは、属性情報が全く対応付けられていない軌跡連結候補が存在してもよい。【０２４０】
仮説生成部３２ｄは、ステップＳ５で更新したテーブルに格納されている識別情報と、ステップＳ５３で生成した属性情報付き軌跡連結候補とを用いて、属性情報付き軌跡連結候補と識別情報との組（以下、「属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペア」と称する）を全通り生成する（ステップＳ６ｄ）。ここで、仮説生成部３２ｄは、属性情報付き軌跡連結候補における軌跡連結候補のみに着目して、実施例１におけるステップＳ６（図４参照）と同様の方法で属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアを全通り生成すればよい。【０２４１】
続いて、仮説生成部３２ｄは属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアの集合として仮説を生成する（ステップＳ７ｄ）。ステップＳ７ｄにおいて、仮説生成部３２ｄは属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補及び識別情報に着目して、実施例１と同様に第１の条件乃至第３の条件を満足する属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を全て抽出し、個々の集合を仮説とする。仮説生成部３２ｄは、生成した仮説群を尤度計算部３３ｄに出力する。【０２４２】
ステップＳ７ｄの後、尤度計算部３３ｄは図３１に示すステップＳ８以降の処理を行なう。ここで、尤度未計算の仮説の有無を判定し、軌跡連結尤度及び識別情報尤度を計算する処理（即ち、ステップＳ８乃至ステップＳ１０のループ）は、実施例１と同様である。但し、尤度計算制御部３３０ｄは、ステップＳ８において尤度の計算処理（具体的には、ステップＳ９乃至ステップＳ１１ｄ）が未実行の仮説が存在すると判定した場合（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｙｅｓ」）、尤度未計算の仮説の１つを軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び属性情報尤度計算部３３４に出力する。尚、軌跡連結尤度及び識別情報尤度の計算（即ち、ステップＳ９、Ｓ１０）については実施例１と同様であるため、その説明を省略する。【０２４３】
属性情報尤度計算部３３４は、入力した仮説について属性情報尤度を計算する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４において、属性情報尤度計算部３３４は仮説に含まれる個々の軌跡連結候補について属性情報尤度を計算し、同じ仮説に属する軌跡連結候補毎に属性情報尤度を積算して正規化し、以って、属性情報尤度を算出する。尚、属性情報尤度の計算に用いる属性情報は、更新後（即ち、ステップＳ５２の後）の検出時刻、属性情報、及び属性情報種別の組として仮説生成部３２から提供される。【０２４４】
ステップＳ５４において属性情報尤度を計算した後、属性情報尤度計算部３３４はステップＳ９で計算した仮説の軌跡連結尤度と、ステップＳ１０で計算した仮説の識別情報尤度と、ステップＳ５４で計算した属性情報尤度とを統合し、その統合結果と仮説とを対応付けて記憶する（ステップＳ１１ｄ）。ステップＳ１１ｄでは、ステップＳ９、Ｓ１０、Ｓ５４で計算した軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度を積算することにより統合する。統合処理の際、属性情報尤度計算部３３４は軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度に対して重み付けを行なってもよい。【０２４５】
ステップＳ１１ｄの後、尤度計算部３３ｄはステップＳ８乃至ステップＳ１１ｄのループを繰り返す。ステップＳ８において尤度未計算の仮説が存在しないと判定された場合（即ち、ステップＳ８の判定結果「Ｎｏ」）、属性情報計算部３３４は軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び属性情報尤度の統合値が最大となる仮説を最尤仮説として推定する（ステップＳ１２ｄ）。属性情報尤度計算部３３４は、推定した最尤仮説を識別結果出力装置４に送出する。【０２４６】
識別結果出力装置４は、ステップＳ１２ｄで推定された最尤仮説を入力すると、その最尤仮説に属している属性情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアを参照して、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを判定する（ステップＳ１３）。このとき、識別結果出力装置４は移動体の位置又は軌跡を具体的に表示してもよい。尚、ステップＳ１３は実施例１と同様である。【０２４７】
実施例５では、属性情報検出装置５が移動体の特徴を属性情報として検出し、移動体軌跡識別装置３ｄが軌跡連結尤度及び識別情報尤度に加えて属性情報尤度を仮説の尤度計算に利用する。複数の移動体が類似する経路を共に移動する場合には、複数の軌跡連結候補・識別情報ペアにおいて軌跡連結尤度及び識別情報尤度の計算結果が略同一となり、仮設の尤度に差が生じない場合も想定される。実施例５は属性情報尤度も仮説の尤度計算に利用しているため、複数の移動体が類似の経路を移動する場合であっても、移動体の特徴に差異があれば、仮説の尤度に差が生じるため、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを推定することができる。即ち、尤度の統合処理（ステップＳ１１ｄ）において属性情報尤度も統合し、その統合結果に従って最尤仮説を推定するため、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを高精度で推定することができる。【０２４８】
実施例１の変形例と同様に、実施例５において尤度計算部３３ｄに軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、軌跡連結尤度を計算しないものとしてもよい。この場合、属性情報尤度計算部３３４は識別情報尤度と属性情報尤度のみを統合し、その統合値の最も高い仮説を最尤仮説として推定する。【０２４９】
また、実施例２と同様に、実施例５において尤度計算部３３ｄに軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、移動体軌跡識別装置３ｄが軌跡連結尤度計算部３３１ａを具備するようにしてもよい。この場合、属性情報尤度計算部３３４は識別情報尤度と属性情報尤度のみを統合し、その統合値が最も高い仮説を最尤仮説とし推定する。この構成により、実施例５において実施例２と同様の効果が得られる。【０２５０】
更に、実施例５又はその変形例と実施例３を組み合わせてもよい。或いは、実施例５又はその変形例と実施例４を組み合わせてもよい。更に、実施例５又その変形例と、実施例４及び実施例３を組み合わせてもよい。
【実施例６】
【０２５１】
図３２は、本発明の実施例６に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。ここで、実施例１と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。実施例６に係る移動体軌跡識別システムは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動体軌跡識別装置３ｅ、識別結果出力装置４、及び移動情報検出装置６を具備する。移動体軌跡識別装置３ｅは、軌跡連結尤度生成部３１、仮説生成部３２ｅ、尤度計算部３３ｅ、及びマップ記憶部３７を具備する。【０２５２】
移動体軌跡識別システムが具備する移動情報検出装置６の台数は１台に限定されず、複数台の移動情報検出装置６を具備してもよい。各移動情報検出装置６を一意に特定するため、移動情報検出装置ＩＤが予め割り当てられている。尚、移動情報検出装置ＩＤは番号で表すものとし、移動情報検出装置番号と記す。【０２５３】
移動情報検出装置６は、追跡領域５０内における移動体の移動情報を取得する。移動情報とは、追跡対象である移動体の移動状況を示す情報であり、例えば、移動速度、移動方向等を意味する。【０２５４】
移動情報検出装置６は、追跡領域５０内の移動体の移動情報を検出し、その検出時刻を特定できる装置であればよく、例えば、カメラ、レーザレンジファインダ、加速度センサなどにより実現される。移動情報検出装置６を追跡領域５０内に設置してもよい。或いは、移動情報を検出可能なセンサを搭載した携帯端末を移動体自身が携帯するようにしてもよい。【０２５５】
移動体軌跡識別システムに移動情報検出装置６を複数台設置する場合、移動情報検出装置６の検出領域が互いに重複するよう設置してもよい。或いは、移動情報検出装置６の検出領域が互いに重複しないように設置してもよい。また、カメラと加速度センサにように、種類の異なる複数の移動情報検出装置６を併用してもよい。【０２５６】
移動体が存在する場合に移動情報検出装置６がその移動情報を必ず検出可能とは限らず、移動情報が検出されるかどうかは、移動情報検出装置６の設置状況により異なる。例えば、移動情報検出装置６を追跡領域内に設置する場合、移動体が移動情報検出装置６に近い場所に存在しているとその移動情報は検出されやすいが、移動体が移動情報検出装置６から離れた場所に存在すると、その移動情報は検出されにくい。また、加速度センサなどの移動情報検出装置６を搭載した携帯端末を移動体自身が携帯する場合、即ち、移動情報検出装置６が移動体に付随して存在する場合、移動情報検出装置６は移動体の移動情報を常時検出することができる。【０２５７】
また、移動情報検出装置６の種類によっては、必ずしも、移動情報を検出した位置座標が検出されない場合も想定される。例えば、移動情報検出装置６が携帯端末に搭載された加速度センサであり、「静止」、「歩行」、「走行」などの移動体の移動状態を検出する場合や、移動体（人物）の「歩数」を検出する場合には、移動情報検出装置６は移動情報を検出した位置座標までは検出しない。この場合、移動情報検出装置６は移動情報を検出した位置座標を「なし」と定める。以下の説明では、移動情報の位置座標が検出されない場合、その位置座標を「なし」という文字列で表すものとする。尚、この位置座標を他の文字列で表してもよい。移動情報の位置座標の検出可能な場合には、移動情報検出装置６は移動体の移動情報を検出するとともに、移動情報検出時における移動体の位置座標を検出する。位置座標として具体的な値が検出されている移動情報を「位置座標付き移動情報」と記す。【０２５８】
移動情報検出装置６は、検出した移動情報と、その種別を一意に表す移動情報種別と、移動情報の検出時刻と、移動情報の位置座標と、移動情報検出装置番号とを移動体軌跡識別情報３ｅに送出する。移動情報検出装置６が位置座標を検出できない場合、移動情報の位置座標は「なし」となる。また、移動情報検出装置６は、移動情報の検出を試みたものの検出できなかった場合、移動情報及び移動情報種別を「なし」として、その時刻及び移動情報検出装置番号とともに移動体軌跡識別情報３ｅに送出してもよい。或いは、移動情報検出装置６が移動体軌跡識別情報３ｅに移動情報を送出しないことで、移動体軌跡識別情報３ｅがその時刻に移動情報が何も検出されなかったと判定してもよい。【０２５９】
移動情報検出装置６の検出領域が狭く、その設置位置の位置座標と、移動情報検出時における移動体の位置座標とを同一と見做せる場合には、移動情報検出装置６の位置座標を移動体軌跡識別情報３ｅに送出する。この場合、移動情報検出装置６は追跡領域５０内における自身の設置位置の位置座標を予め保持しておけばよい。【０２６０】
また、移動情報検出装置６がカメラを利用して撮像した画像から移動情報を検出する場合、撮像された画像の範囲は広いため、移動情報検出装置６の設置位置と画像から移動情報を抽出した時刻における移動体の位置座標とは必ずしも一致しない。この場合、移動情報検出装置６は撮像した画像における任意の位置を追跡領域５０内の位置座標に変換する変換表を予め記憶し、その変換表により画像内における移動体の位置座標を追跡領域５０内の位置座標に変換してもよい。また、変換表の代わりに、撮像した画像における任意の位置座標を追跡領域５０内の位置座標に変換する変換式を保持し、画像内の移動体の位置座標をその変換式に代入して、追跡領域５０内の位置座標に変換してもよい。
このように、移動情報検出時における移動体の位置座標は、移動情報検出装置６の種類（換言すれば、移動情報種別）に応じた方法で求めればよい。【０２６１】
位置情報検出装置１による位置情報と、識別情報検出装置２による識別装置と、移動情報検出装置６による移動情報とは同期させる必要がある。即ち、同一時刻に位置情報検出装置１が移動体の位置情報を検出し、識別情報検出装置２が移動体の識別情報を検出し、移動情報検出装置６が移動情報を検出する。位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動情報検出装置６が非同期に位置情報、識別情報、及び移動情報を検出する場合には、移動体軌跡識別装置３ｅは位置情報、識別装置、及び移動情報を一定時間バッファリングしておき、一定時間毎にバッファに蓄積された位置情報、識別装置、及び移動情報を使用するようにしてもよい。位置情報検出装置１、識別装置検出装置２、移動情報検出装置６との間で時刻同期が取れていない場合には、移動体軌跡識別装置３ｅは同時に入力された位置情報、識別装置、及び移動情報に対して同じ検出時刻を設定してもよい。【０２６２】
実施例６に係る仮説生成部３２ｅは、実施例１と同様に、軌跡連結候補生成部３１から軌跡連結候補を入力し、識別装置検出装置２から識別情報を入力する。これに加えて、仮説生成部３２ｅは移動情報検出装置６から移動情報、移動情報種別、検出時刻、位置座標、及び移動情報検出装置番号を入力して、それらの対応関係を保持する。【０２６３】
また、仮説生成部３２ｅは軌跡連結候補生成部３１から入力した軌跡連結候補、識別情報検出装置２から入力した識別情報、及び移動情報検出装置６から入力した移動情報に基づいて、仮説を全て生成し、生成した仮説群を尤度計算部３３ｅに出力する。【０２６４】
次に、実施例６における仮説の生成手順について説明する。
先ず、仮説生成部３２ｅは軌跡連結候補生成部３１から入力した軌跡連結候補と、現時刻から過去一定時間遡った時刻までの時間帯に移動情報検出装置６により検出された移動情報を用いて、軌跡連結候補と移動情報の組（即ち、移動情報付き軌跡連結候補）を生成する。【０２６５】
仮説生成部３２ｅは、以下の手順に従って移動情報を対応付ける軌跡連結候補を選択し、移動情報付き軌跡連結候補を生成する。
先ず、仮説生成部３２ｅは移動情報検出装置６から入力した移動情報のうち、位置座標を有する移動情報を軌跡連結候補と対応付ける。仮説生成部３２ｅは、移動情報検出装置６から入力した移動情報から位置座標を有する移動情報のみを選別し、その中から１つの移動情報を選択する。そして、仮説生成部３２ｅは選択した移動情報の検出時刻における軌跡連結候補の位置座標と選択した移動情報の位置座標とのユークリッド距離を全ての軌跡連結候補と選択した移動情報の組について計算する。次に、仮説生成部３２ｅはユークリッド距離が最短となる軌跡連結候補と移動情報の組を特定して記憶する。この処理を移動情報検出装置６から入力した全ての移動情報に対して１回ずつ実施する。この処理によって移動情報が対応付けられた軌跡連結候補を「仮の移動情報付き軌跡連結候補」と記す。【０２６６】
軌跡が途切れた軌跡連結候補について、選択した移動情報の検出時刻における位置座標を直接得ることができない場合には、仮説生成部３２ｅは途切れた軌跡を補間して、移動情報の検出時刻における軌跡連結候補の位置座標を特定し、移動情報の位置座標とのユークリッド距離を計算すればよい。また、軌跡連結候補が移動情報の検出時刻において複数の軌跡を含んでおり、その検出時刻における移動体の位置座標が複数ある場合には、その重心点と移動情報の位置座標とのユークリッド距離を計算すればよい。この処理は、実施例５において属性情報付き軌跡連結候補を生成する処理と同様である。【０２６７】
次に、仮説生成部３２ｅは移動情報検出装置６から入力した移動情報のうち、位置座標「なし」とされている残りの移動情報と、仮の移動情報付き軌跡連結候補とを対応付ける。ここで、仮説生成部３２ｅは移動情報検出装置６から入力した移動情報のうち、位置座標「なし」となっている移動情報のみを選別し、その選別した移動情報と仮の移動情報付き軌跡連結候補との組を全通り生成する。即ち、位置座標「なし」の移動情報と、仮の移動情報付き軌跡連結候補との組が正式な「移動情報付き軌跡連結候補」となる。この処理は、軌跡連結候補に対応付けられる移動情報として、位置座標「なし」の移動情報を追加することを意味する。【０２６８】
尚、移動情報検出装置６から入力した移動体の中に、位置座標「なし」の移動情報が存在しなければ、仮の移動情報付き軌跡連結候補が正式な「移動情報付き軌跡連結候補」として定められる。【０２６９】
上記処理の結果、１つの移動情報が対応付けられている軌跡連結候補が存在してもよく、また、複数の移動情報が対応付けられている軌跡連結候補が存在してもよい。更に、位置座標「なし」の移動情報が存在しない場合には、移動情報が対応付けられていない軌跡連結候補が存在してもよい。例えば、軌跡連結候補Ｔ１、Ｔ２、・・・、Ｔｎが生成され、位置座標を有する移動情報Ｍ１、Ｍ２、・・・、Ｍｍが検出され、位置座標「なし」の移動情報が存在しないものとする。ここで、軌跡連結候補に対応付ける移動情報が存在しないことを「移動情報なし」という文字列で表現するものとする。この場合、仮説生成部３２ｅは、（Ｔ１，Ｍ１）、（Ｔ２，Ｍ２）、・・・、（Ｔｎ，Ｍｍ）という組や（Ｔ１，移動情報なし）、（Ｔ２，Ｍ１）、（Ｔ３，Ｍ２，Ｍ３）、・・・、（Ｔｎ，Ｍｍ−２，Ｍｍ−１，Ｍｍ）という組（即ち、仮の移動情報付き軌跡連結候補）を生成する。ここでは、「位置座標なし」となっている移動情報が存在しないので、仮の移動情報付き軌跡連結候補を正式な移動情報付き軌跡連結候補として保持する。【０２７０】
仮説生成部３２ｅは、入力した全ての移動情報を必ずいずれかの軌跡連結候補に対応付けるようにして、移動情報付き軌跡連結候補を生成するようにしてもよい。また、仮説生成部３２ｅは仮の移動情報付き軌跡連結候補を生成する際に、移動情報の位置座標とのユークリッド距離が最短であると判定された軌跡連結候補に関して、そのユークリッド距離が予め定められた閾値を超える場合には、その移動情報をいずれの軌跡連結候補にも対応付けないと決定してもよい。【０２７１】
仮説生成部３２ｅは、上記の手順に従って生成した移動情報付き軌跡連結候補と、現時刻から過去一定時間遡った時刻までの時間帯に識別情報検出装置２により検出された識別情報とを用いて、移動情報付き軌跡連結候補と識別情報との組を全通り生成する。仮説生成部３２ｅは、移動情報付き軌跡連結候補における軌跡連結候補のみに着目して、実施例１における軌跡連結候補・識別情報ペアの生成処理と同様の処理で、移動情報付き軌跡連結候補と識別情報との組を全通り生成すればよい。以下、移動情報付き軌跡連結候補と識別情報との組を、移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアと記す。【０２７２】
仮説生成部３２ｅは、実施例１と同様に、第１の条件乃至第３の条件を満足する移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を全て抽出し、個々の集合を仮説と定める。【０２７３】
尤度計算部３３ｅは、仮説生成部３２ｅにより生成された仮説毎に、軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び移動情報尤度を計算して統合する。その統合値が最も大きい仮説を最尤仮説として推定して、識別結果出力装置４に送出する。【０２７４】
移動情報尤度とは、仮説に含まれる移動情報付き軌跡連結候補において、軌跡連結候補に対応付けられる移動情報と、その軌跡連結候補から導出される移動体の移動状況とが同一の移動体を表している尤もらしさを意味する。例えば、移動情報から得られる移動体の速度と、軌跡連結候補から得られる移動体の速度との類似度により移動情報尤度を表すものとしてもよい。或いは、移動情報から得られる移動体の移動方向と、軌跡連結候補から得られる移動体の移動方向との類似度により移動情報尤度を表すものとしてもよい。【０２７５】
図３３は、実施例６に係る尤度計算部３３ｅの構成を示すブロック図である。尤度計算部３３ｅは、尤度計算制御部３３０ｅ、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び移動情報尤度計算部３３５を具備する。ここで、軌跡連結尤度計算部３３１及び識別情報尤度計算部３３２は実施例１と同様であるため、その説明を省略する。【０２７６】
尤度計算制御部３３０ｅは、尤度未計算の仮説を軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び移動情報尤度計算部３３５に出力する。
移動情報尤度計算部３３５は、仮説生成部３２ｅにより生成された仮説を入力し、各仮説について移動情報尤度を計算する。移動情報尤度計算部３３５は、個々の移動情報尤度を計算する場合、仮説に含まれる個々の軌跡連結候補毎に移動情報尤度を計算し、同じ仮説に属する軌跡連結候補毎に計算した移動情報尤度を積算して正規化し、以って、仮説の移動情報尤度を算出する。【０２７７】
移動情報尤度計算部３３５は、移動情報種別毎の尤度計算方法を予め保持しており、ここの仮説に含まれる移動情報の種別に基づいて移動情報尤度の計算方法を判別する。そして、移動情報尤度計算部３３５は移動情報種別に応じた計算方法で移動情報尤度を計算する。【０２７８】
仮説に含まれる移動情報付き軌跡連結候補において、軌跡連結候補に１種類の移動情報種別が対応付けられてもよいし、或いは、複数種類の移動情報種別が対応付けられてもよい。【０２７９】
次に、移動情報尤度計算部３３５が移動情報付き軌跡連結候補に関して移動情報尤度を計算する処理について説明する。説明を簡単にするため、１つの軌跡連結候補に対して１つの移動情報が対応付けられている場合について説明する。【０２８０】
移動情報種別が移動方向ベクトルの場合、移動情報尤度計算部３３５は軌跡連結候補に対応付けられている移動情報を参照する。ここでは、移動情報は移動体の移動方向を表すベクトルＶ１を示すものとする。また、移動情報尤度計算部３３５は軌跡連結候補に基づき、移動情報の検出時刻における移動体の移動方向を表すベクトルＶ２を計算する。移動情報尤度計算部３３５は、例えば、移動情報の検出時刻の前後の移動体の位置座標に基づいてベクトルＶ２を計算すればよい。移動情報尤度計算部３３５は、２つのベクトルＶ１、Ｖ２のコサイン類似度を計算して、移動情報尤度とする。このとき、移動情報尤度計算部３３５は２つのベクトルＶ１、Ｖ２を用いて数式１に従い計算を行なうことにより、コサイン類似度「ｃｏｓθ」を算出する。
上記の例では、コサイン類似度を計算して移動方向ベクトルの類似度を計算して移動情報尤度としたが、他の計算方法で移動方向ベクトルの類似度を計算してもよい。【０２８１】
移動情報種別が移動体の速度である場合、移動情報尤度計算部３３５は軌跡連結候補に移動情報として対応付けられている速度を参照する。速度を表す移動情報は、移動速度を表す数値であってもよい。或いは、速度を表す移動情報は静止状態であることを意味する「静止」、歩行速度を意味する「歩行」、歩行より速い速度を意味する「走行」などの文字列としてもよい。このように数値又は文字列で表させる移動情報は、移動情報検出装置６から出力される。移動情報尤度計算部３３５は、例えば、移動情報の検出時刻の前後の時間、及びその時間における移動体の位置座標を軌跡連結候補から抽出して、移動体の速度を算出する。移動情報が速度数値を表す場合、移動情報尤度計算部３３５は移動情報から得た速度と軌跡連結候補から算出した速度との差を計算する。この速度差が小さいほど移動情報尤度が高くなり、速度差が大きいほど移動情報尤度が低くなるような尤度関数を予め定義して、移動情報尤度計算部３３５に保持する。移動情報尤度計算部３３５は、移動情報から得た速度と軌跡連結候補から計算した速度との差を、その尤度関数に代入して、移動情報尤度を算出する。【０２８２】
移動情報が「静止」、「歩行」、「走行」などの文字列により速度区分を表している場合、移動情報尤度計算部３３５は以下の手順で移動情報尤度を決定する。
先ず、移動情報尤度計算部３３５は軌跡連結候補から計算した速度をいずれかの速度区分に分類する。各速度区分における速度範囲は予め設定される。移動情報尤度計算部３３５は、移動情報が示す速度区分と、軌跡連結候補から計算した速度に基づいて判断した速度区分との組み合わせに基づき、移動情報尤度を決定する。この場合、速度区分の組み合せ毎に移動情報尤度を予め定義して、移動情報尤度計算部３３５に保持する。即ち、［静止、静止］、［静止、歩行］、［静止、走行］、［歩行、歩行］、［歩行、走行］、［走行、走行］のような移動情報の速度区分と、軌跡連結候補から計算した速度区分の組み合わせの全通りについて、移動情報尤度を予め定義して、移動情報尤度計算部３３５に保持する。このとき、速度区分の内容が近似するほど移動情報尤度を高く設定し、速度区分の内容が異なるほど移動情報尤度を低く設定する。例えば、［静止、静止］、［歩行、歩行］、［走行、走行］などの同一速度区分の組み合わせでは、移動情報尤度を高く設定し、［静止、走行］のように速度が大きく異なる場合には、移動情報尤度を低く設定する。また、［静止、歩行］や［歩行、走行］のように速度区分が同一ではないが、［静止、走行］ほどの違いはない組み合わせについては、中程度の移動情報尤度を定義すればよい。そして、移動情報尤度計算部３３５は移動情報が示す速度区分と軌跡連結候補から計算した速度区分との組み合わせに対応する移動情報尤度を予め定義した移動情報尤度の中から選択する。【０２８３】
上記の例は、軌跡連結候補に１つの移動情報が対応付けられている場合についての説明である。軌跡連結候補に２つ以上の移動情報が対応付けられている場合、移動情報尤度計算部３３５は以下の手順により軌跡連結候補に関する移動情報尤度を計算する。最初に、軌跡連結候補に同一種別の２つの移動情報が対応付けられている場合について説明する。【０２８４】
移動情報尤度計算部３３５は、移動情報付き軌跡連結候補において軌跡連結候補に対応付けられている移動情報を検出時刻の早い順に順序付ける。移動情報尤度計算部３３５は、検出時刻の早い順に、移動情報と軌跡連結候補とに基づいて移動情報尤度を計算する。個々の移動情報と軌跡連結候補とに基づく移動情報尤度の計算処理は、軌跡連結候補に１つの移動情報が対応付けられている場合の計算処理と同様である。【０２８５】
移動情報尤度計算部３３５は、全ての移動情報について軌跡連結候補を用いて移動情報尤度を計算した後、その移動情報尤度を積算し、かつ、積算した移動情報尤度の個数に係る累乗根を求める正規化を行い、以って、移動情報付き軌跡連結候補の移動情報尤度を算出する。【０２８６】
上記の移動情報尤度の積算処理において、個々の移動情報尤度を算出する元の移動情報に対応する移動情報検出装置番号に応じて、各移動情報に対して重み付けを行なって積算するようにしてもよい。即ち、高い検出精度の移動情報検出装置から入力した移動情報に基づいて計算した移動情報尤度に対して大きな重みを与え、一方、低い検出精度の移動情報検出装置から入力した移動情報に基づいて計算した移動情報尤度に対して小さな重みを与えた後、移動情報尤度の積算を行なってもよい。尚、移動情報検出装置番号に応じた重み付けを行なわない場合には、移動情報検出装置６は移動情報検出装置番号を出力しなくてもよい。【０２８７】
次に、２つ以上の種別の移動情報が軌跡連結候補に対応付けられている場合、移動情報尤度計算部３３５は移動情報種別毎に移動情報尤度を計算する。１つ１つの移動情報種別について移動情報尤度を計算する処理は、同一種別の移動情報が対応付けられている軌跡連結候補に対する計算処理と同様である。移動情報種別毎に移動情報尤度を計算した後、移動情報尤度計算部３３５はその移動情報尤度を積算し、積算した移動情報尤度の個数の累乗根を求める正規化を行なう。これにより、２つ以上の種別の移動情報が対応付けられた軌跡連結候補よりなる移動情報付き軌跡連結候補について移動情報尤度を計算することができる。また、移動情報種別毎に計算した移動情報尤度を積算する際、各移動情報尤度に対して移動情報種別に応じた重み係数を乗じて、移動情報尤度を積算するようにしてもよい。【０２８８】
尚、軌跡連結候補に移動情報が対応付けられていない場合、移動情報尤度計算部３３５はその軌跡連結候補の移動情報尤度を定数（例えば、「１」）とする。【０２８９】
前述のように、移動情報尤度計算部３３５は同じ仮説に属する軌跡連結候補毎に計算した移動情報尤度を積算して正規化した値を、その仮説の移動情報尤度とする。この正規化では、同じ仮説に属する軌跡連結候補の個数の累乗根を計算する。【０２９０】
移動情報尤度計算部３３５は、仮説毎に軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び移動情報尤度を統合する。この統合処理は、軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び移動情報尤度を積算することにより行なう。この統合処理の際、移動情報尤度計算部３３５は軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び移動情報尤度に対して重み付けを行なって積算してもよい。【０２９１】
軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｅ、尤度計算部３３ｅ（尤度計算制御部３３０ｅ、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び移動情報尤度計算部３３５を含む）は、例えば、移動体軌跡識別プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵにより実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶装置（不図示）が移動体軌跡識別プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込み、当該プログラムに従って軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｅ、及び尤度計算部３３ｅの機能を実現する。或いは、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｅ、及び尤度計算部３３ｅを別個のハードウェアで校正してもよい。また、尤度計算制御部３３０ｅ、軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び移動情報尤度計算部３３５を別個のハードウェアで構成してもよい。【０２９２】
次に、実施例６に係る移動体軌跡識別装置３ｅの動作について説明する。
図３４及び図３５は、実施例６に係る移動体軌跡識別装置３ｅの処理を示すフローチャートである。ここで、実施例１と同一のステップには同一の符号を付し、その説明を省略する。また、図３４において識別装置を保持するテーブルを更新するまでの処理（即ち、ステップＳ１乃至ステップＳ５）は、実施例１と同様である。【０２９３】
仮説生成部３２ｅは、移動情報検出装置６から検出時刻、移動情報、移動情報種別、位置座標、及び移動情報検出装置番号の組を取得する（ステップＳ６１）。移動情報検出装置６は、移動体の移動情報を検出して仮説生成部３２ｅに出力する。仮説生成部３２ｅは、検出時刻、移動情報、移動情報種別、位置座標、及び移動情報検出装置番号の対応関係をテーブルに保持する。【０２９４】
仮説生成部３２ｅは、現時刻（即ち、入力した移動情報の最新の検出時刻）から過去一定時間における移動情報検出装置６から取得した移動情報を保持する。仮説生成部３２ｅは、最新の検出時刻、移動情報、移動情報種別、位置座標、及び移動情報検出装置番号の組を取得してテーブルに追加登録し、一番古い移動情報を削除する（ステップＳ６２）。例えば、仮説生成部３２ｅが時刻ｔ１〜ｔｎ−１について検出時刻、移動情報、移動情報種別、位置座標、及び移動情報検出装置番号の対応関係を保持しているものとする。ここで、最新の時刻ｔｎについて検出時刻、移動情報、移動情報種別、位置座標、移動情報検出装置番号の組を取得すると、仮説生成部３２ｅは最新時刻ｔｎに関して取得した移動情報をテーブルに格納し、一番古い時刻ｔ１の移動情報をテーブルから廃棄する。
また、仮説生成部３２ｅは、更新後のテーブルを自身で記憶するだけでなく、尤度計算部３３ｅに出力する。【０２９５】
更に、仮説生成部３２ｅはステップＳ６２で更新したテーブルに格納されている移動情報と、ステップＳ３で軌跡連結候補生成部３１から入力した軌跡連結候補とを用いて、仮の移動情報付き軌跡連結候補（即ち、軌跡連結候補と位置座標を有する移動情報との組）を生成する（ステップＳ６３）。具体的には、仮説生成部３２ｅは入力した移動情報から位置座標を有する移動情報のみを選別し、その中から位置座標を有する移動情報を１つ選択する。そして、仮説生成部３２ｅはその検出時刻における軌跡連結候補と選択した移動情報の位置座標とのユークリッド距離を、全ての軌跡連結候補と選択した移動情報の組について計算する。仮説生成部３２ｅは、ユークリッド距離が最短となる軌跡連結候補と移動情報の組を特定して、仮の移動情報付き軌跡連結候補とする。この処理を、位置座標を有する全ての移動情報に対して１回実施する。前述のように、軌跡が途切れている軌跡連結候補の場合、仮説生成部３２ｅは途切れている軌跡を補間して当該軌跡連結候補について位置座標を特定し、以って、移動情報の位置座標とのユークリッド距離を計算する。また、移動情報の検出時刻において検出された複数の軌跡が軌跡連結候補に含まれており、複数の位置座標が存在する場合、その重心点と移動情報の位置座標とのユークリッド距離を算出する。【０２９６】
尚、ステップＳ６３において１つの軌跡連結候補に位置座標を有する移動情報が１つだけ対応付けられているとは限らず、１つの軌跡連結候補に位置座標を有する移動情報が２つ以上対応付けられていてもよい。また、位置座標を有する移動情報と対応付けられていない軌跡連結候補が存在してもよい。【０２９７】
続いて、仮説生成部３２ｅは位置座標「なし」とされた移動情報（即ち、ステップＳ６３で選別されなかった移動情報）と、仮の移動情報付き軌跡連結候補とを対応付ける（ステップＳ６４）。ステップＳ６４において、仮説生成部３２ｅは位置座標「なし」となっている移動情報と、個々の仮の移動情報付き軌跡連結候補との組を全通り生成して、正式な「移動情報付き軌跡連結候補」とする。尚、位置座標「なし」とされている移動情報が存在しなければ、仮説生成部３２ｅは仮の移動情報付き軌跡連結候補を正式な移動情報付き軌跡連結候補とする。【０２９８】
仮説生成部３２ｅは、ステップＳ５で更新したテーブルに格納されている識別情報と、ステップＳ６４で生成した移動情報付き軌跡連結候補とを用いて、移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアを全通り生成する（ステップＳ６ｅ）。仮説生成部３２ｅは、移動情報付き軌跡連結候補における軌跡連結候補のみに着目して、実施例１のステップＳ６と同様に、移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアを全通り生成すればよい。【０２９９】
続いて、仮説生成部３２ｅは移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアの集合として仮説を生成する（ステップＳ７ｅ）。ステップＳ７ｅにおいて、仮説生成部３２ｅは移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補及び識別情報に着目して、実施例１と同様に第１の条件乃至第３の条件を満足する移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を全て抽出し、個々の集合を仮説とする。仮説生成部３２ｅは、生成した仮説群を尤度計算部３３ｅに出力する。【０３００】
ステップＳ７ｅの後、尤度計算部３３ｅが図３５に示すステップＳ８以降の処理を行なう。尤度未計算の仮説の有無を判定して、軌跡連結尤度及び識別情報尤度を計算するまでの処理（即ち、ステップＳ８乃至ステップＳ１０）は、実施例１と同様である。但し、尤度計算制御部３３０ｅはステップＳ８において尤度未計算の仮説（即ち、ステップＳ９乃至ステップＳ１１ｅの処理が実行されていない仮説）が存在すると判定した場合（ステップＳ８の判定結果「Ｙｅｓ」）、尤度未計算の仮説の１つを軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び移動情報尤度計算部３３５に出力する。ここで、軌跡連結尤度及び識別情報尤度の計算（ステップＳ９、Ｓ１０）については実施例１と同様であるため、その説明を省略する。【０３０１】
移動情報尤度計算部３３５は、入力仮説について移動情報尤度を計算する（ステップＳ６５）。ステップＳ６５において、移動情報尤度計算部３３５は仮説に含まれる個々の軌跡連結候補について移動情報尤度を計算し、同じ仮説に属する軌跡連結候補毎に移動情報尤度を積算して正規化し、以って、その仮説の移動情報尤度を算出する。移動情報尤度の計算に用いる移動情報は、更新後（即ち、ステップＳ６２の後）の検出時刻、移動情報、移動情報種別の組として仮説生成部３３ｅから提供される。【０３０２】
ステップＳ６５で移動情報尤度を計算した後、移動情報尤度計算部３３５はステップＳ９で計算した仮説の軌跡連結尤度と、ステップＳ１０で計算した仮説の識別情報尤度と、ステップＳ６５で計算した移動情報尤度とを統合し、その統合結果と仮説とを対応付けて記憶する（ステップＳ１１ｅ）。ステップＳ１１ｅでは、ステップＳ９、Ｓ１０、Ｓ６５で計算した軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び移動情報尤度を積算して統合する。統合処理の際、移動情報尤度計算部３３５は軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び移動情報尤度に対して重み付けを行なってもよい。【０３０３】
ステップＳ１１ｅの後、尤度計算部３３ｅはステップＳ８乃至ステップＳ１１ｅのループを繰り返す。ステップＳ８で尤度未計算の仮説が存在しないと判定された場合（ステップＳ８の判定結果「Ｎｏ」）、移動情報尤度計算部３３５は軌跡連結尤度、識別情報尤度、及び移動情報尤度の統合結果が最大となる仮説を最尤仮説として推定する（ステップＳ１２ｅ）。移動情報尤度計算部３３５は、推定した最尤仮説を識別結果出力装置４に送出する。【０３０４】
識別結果出力装置４は、ステップＳ１２ｅで推定した最尤仮説を入力すると、その最尤仮説に属している移動情報付き軌跡連結候補・識別情報ペアに基づき、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを判断する（ステップＳ１３）。識別結果出力装置４は、移動体の位置座標又は軌跡を具体的に表示してもよい。尚、ステップＳ１３は実施例１と同様である。【０３０５】
実施例６において、移動情報検出装置６が移動体の移動情報を検出し、移動体軌跡識別装置３ｅが軌跡連結尤度及び識別情報尤度に加えて移動体軌跡尤度を仮説の尤度計算に利用する。軌跡連結尤度や識別情報尤度だけでは仮説の尤度に優劣がつかず、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを正確に推定できない場合でも、移動体の移動状況に差があれば、移動情報を用いることにより仮説の尤度に差が生じ、以って、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを正確に推定することができる。即ち、ステップＳ１１ｅにおいて移動情報尤度を統合し、その統合結果を用いて最尤仮説を推定するので、どの軌跡がどの移動体の軌跡であるかを高精度で推定することができる。【０３０６】
実施例６に対して実施例１の変形例を適用し、尤度計算部３３ｄが軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、軌跡連結尤度を計算しない構成としてもよい。この場合、移動情報尤度計算部３３５は識別情報尤度と移動情報尤度のみを統合し、その統合値が最も高い仮説を最尤仮説として推定すればよい。【０３０７】
また、実施例６において、尤度計算部３３ｅが軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、実施例２と同様に、移動体軌跡識別装置３ｅが軌跡連結尤度計算部３３１ａを具備する構成としてもよい。この場合、軌跡連結尤度計算部３３５は識別情報尤度と移動情報尤度のみを統合し、その統合値の最も高い仮説を最尤仮説として推定する。この構成により、実施例２と同様の効果を得ることができる。【０３０８】
また、実施例６と実施例５を組み合わせて、尤度計算部３３ｅが軌跡連結尤度計算部３３１、識別情報尤度計算部３３２、及び移動情報尤度計算部３３５に加えて属性情報尤度計算部３３４（図２９参照）を具備するようにしてもよい。この場合、移動体軌跡識別システムは属性情報検出装置５も具備する。ここでは、尤度の統合処理として、軌跡連結尤度、識別情報尤度、移動情報尤度、及び属性情報尤度を統合し、その統合結果に基づいて最尤仮説を推定する。【０３０９】
更に、実施例６又はその変形例と実施例３を組み合わせた構成、或いは、実施例６又はその変形例と実施例４を組み合わせた構成としてもよい。或いは、実施例又はその変形例と、実施例４及び実施例３とを組み合わせた構成としてもよい。
【実施例７】
【０３１０】
図３６は、本発明の実施例７に係る移動体軌跡識別システムを示すブロック図である。ここで、実施例１と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。実施例７に係る移動体軌跡識別システムは、位置情報検出装置１、識別情報検出装置２、移動体軌跡識別装置３ｆ、及び識別結果出力装置４を具備する。実施例７に係る移動体軌跡識別装置３ｆは、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｆ、尤度計算部３３、マップ記憶部３７、及び環境情報記憶部３８を具備する。【０３１１】
環境情報記憶部３８は、追跡領域５０内に存在する障害物の場所と、障害物が存在する場所を移動体が通過する際の移動時間の指標とを、環境情報として記憶する。以下の説明では、障害物の場所と、その場所を移動体が通過する際の移動時間の指標とを環境情報とするが、他の要素を環境情報としてもよい。他の環境情報例については後述する。また、以下の説明では障害物が存在する場所を移動体が通過する際の移動時間の指標を「コスト」と称す。【０３１２】
仮説生成部３２ｆは、実施例１と同様に、軌跡連結候補生成部３１から軌跡連結候補を入力するとともに、識別情報検出装置２から識別情報を入力する。これに加えて、仮説生成部３２ｆは環境情報記憶部３８から環境情報を読み込む。【０３１３】
仮説生成部３２ｆは、軌跡の途切れが生じている軌跡連結候補について、その軌跡の消失時刻及び軌跡の発生時刻に基づいて、軌跡連結候補において軌跡が途切れている間の移動体の移動時間を計算する。以下、この移動時間を実移動時間と記す。また、仮説生成部３２ｆは実移動時間における移動体の移動距離を計算し、環境情報に基づいて、その移動距離を移動体が移動する時間を推定する。以下、この推定値を推定移動時間と記す。推定移動時間が実移動時間よりも大きければ、軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補群から棄却する。即ち、仮説生成部３２ｆは、推定移動時間が実移動時間よりも小さい軌跡連結候補、並びに軌跡の途切れが生じていない軌跡連結候補を用いて仮説を生成する。【０３１４】
次に、環境情報の具体例について、実移動時間及び推定移動時間を計算して軌跡連結候補を棄却するか否かを判定する処理について説明する。図３７は、環境情報を模式的に示した図である。ここでは、追跡領域５０を複数の領域に分割し、分割した領域毎に定めたコストを環境情報として環境情報記憶部３８に記憶する。以下、分割された個々の領域をセルと称す。具体的には、追跡領域を１８×９＝１６２個のセルに分割している。ここで、障害物が存在していない領域（図３７では白色で示すセル）のコストを「０」とする。障害物の存在により移動体が通過するのに時間のかかるセルほど、そのコストを高い値に設定する。図３７に示す追跡領域では、領域６１、６２に障害物が存在している。障害物が存在する中央の領域６１のセルではコストを「３．０」に設定し、障害物が存在する領域の外縁の領域６２のセルではコストを「０．５」に設定している。また、コストが「０」でないセルには障害物が存在することを意味する。このように設定した環境情報を障害物マップと記す。【０３１５】
仮説生成部３２ｆは、軌跡連結候補における軌跡の消失時刻から、次の軌跡の発生時刻までの時間を実移動時間として計算する。【０３１６】
また、仮説生成部３２ｆは、例えば、軌跡連結候補における軌跡消失の位置座標と、次の軌跡発生の位置座標との間を直線で内挿する。仮説生成部３２ｆは、内挿した直線上の位置座標であって、実移動時間（換言すれば、軌跡が途切れている時間）における検出時刻（即ち、位置情報及び識別情報の検出時刻）での位置座標を計算する。仮説生成部３２ｆは、各位置座標に該当するセルのコストの総和を計算する。【０３１７】
仮説生成部３２ｆは、軌跡連結候補における軌跡の消失位置から、次の軌跡の発生位置までの距離を計算し、その距離を軌跡が途切れている間の移動体の移動距離と見做す。仮説生成部３２ｆは、軌跡が途切れている間の移動体の移動距離を、移動体の移動速度の上限値で除算し、その除算結果にコストの総和を加算し、その加算結果を推定移動時間とする。尚、移動体の移動速度の上限値は予め定めるものとし、仮設生成部３２ｆに保持しておく。【０３１８】
仮説生成部３２ｆは、軌跡の途切れている軌跡連結候補に対して、上記の処理を行なう。そして、推定移動時間が実移動時間よりも大きくなっている軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補から除外する。【０３１９】
次に、実移動時間及び推定移動時間の具体的な計算方法について説明する。図３８に示す軌跡ａ、ｂを含む軌跡連結候補に着目する。軌跡ａの消失時刻がｔ１であり、軌跡ｂの発生時刻がｔ６であるとする。ここで、時刻ｔ１の方が時刻ｔ６よりも早い時刻である。また、軌跡ａの消失位置座標が（Ｘａ，Ｙａ）であり、軌跡ｂの発生位置座標が（Ｘｂ，Ｙｂ）であるとする。【０３２０】
先ず、仮説生成部３２ｆは軌跡が途切れている実移動時間、ｔ６−ｔ１を計算する。
次に、仮説生成部３２ｆは軌跡ａの消失位置座標（Ｘａ，Ｘｂ）から軌跡ｂの発生位置座標（Ｘｂ，Ｙｂ）の間に直線を内挿し、その直線上の位置座標であり、かつ、実移動時間内における検出時刻ｔ２乃至ｔ５での位置座標を計算する。尚、時刻ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５における位置に該当するセルのコストは、「０」、「０．５」、「３．０」、「０．５」であるため、内挿した区間におけるコストの総和は「０＋０．５＋３．０＋０．５＝４．０」となる。【０３２１】
仮説生成部３２ｆは、軌跡が途切れている間の移動体の移動距離Ｌを数式５により計算する。【０３２２】
【数５】
2011021588.tif 000008
【０３２３】
仮説生成部３２ｆは、推定移動時間Ｔｍを数式６により計算する。【０３２４】
【数６】
2011021588.tif 000009
【０３２５】
数式６において、Ｌは数式５で計算した移動距離であり、Ｖｍａｘは移動体の移動速度の上限値として予め設定した値である。また、Ｃは内挿した空間におけるコストの総和であり、図３８では「４．０」となる。【０３２６】
仮説生成部３２ｆは、数式６で計算した推定移動時間Ｔｍが実移動時間ｔ６−ｔ１よりも大きければ、軌跡ａ、ｂを含む軌跡連結候補を棄却する。【０３２７】
障害物マップでは、障害物が存在するため、移動体が通過する際に時間がかかるセルほど、コストが高い値に設定されている。図３８におけるコストは、軌跡ａ、ｂ間に内挿される経路に障害物が存在する場合に、その経路を通過する際の移動時間を長くするように補正する役割を持っている。【０３２８】
棄却せずに残した軌跡連結候補については、途切れた軌跡間に直線が内挿されており、その内挿部分における検出時刻（図３８では、時刻ｔ２〜ｔ５）において位置座標が計算されている。仮説生成部３２ｆは、棄却せずに残した軌跡連結候補を用いて軌跡連結候補・識別情報ペアを生成して、仮説を生成する。尚、軌跡連結候補・識別情報ペアや仮説の生成処理は実施例１と同様である。【０３２９】
以上の説明では、環境情報記憶部３８が障害物の場所と、障害物が存在する場所を移動体が通過する際の移動時間の指標（コスト）とを環境情報として記憶するものとした。環境情報記憶部３８が、追跡領域内の通過可能な経路における移動体の移動時間を環境情報として記憶してもよい。以下、このような環境情報を用いた仮説生成部３２ｆの処理（即ち、軌跡連結候補の棄却判定処理）について説明する。【０３３０】
追跡領域内の通過可能な経路における移動体の移動時間を環境情報として用いる場合、仮説生成部３２ｆは軌跡の途切れを含む軌跡連結候補について、軌跡の消失時刻及び次の軌跡の発生時刻から、軌跡が途切れている間の移動体の実移動時間を計算する。仮説生成部３２ｆは、環境情報を参照して、軌跡連結候補における軌跡の消失位置近傍から次の軌跡の発生位置近傍までの通過可能な経路における推定移動時間を算出する。環境情報に基づいて算出した推定移動時間が実移動時間よりも大きい場合、仮説生成部３２ｆは着目している軌跡連結候補を棄却する。【０３３１】
図３９は、追跡領域における通過可能な経路における移動体の移動時間に設定した環境情報を模式的に示す。この環境情報では、追跡領域内で移動体の障害となる障害物Ｏｂが存在しない領域に複数のノードｎを設定している。ノードｎは、任意の分解能で与えられる追跡領域内で移動体が存在可能な位置座標を表すポイントである。また、ノードｎ同士を繋ぐエッジであって、障害物Ｏｂと交わらない条件を満たすエッジｅが設定される。このエッジｅは、直線として設定されている。図３９では、９個のノードｎを設定しており、ノード識別番号「１」乃至「９」が割り当てられている。また、エッジｅとしてノード１、２を結ぶエッジｅや、ノード２、５を結ぶエッジｅのように、障害物Ｏｂと交わらないエッジが設定される。ここで、ノード４、５を結ぶエッジや、ノード５、６を結ぶエッジは障害物Ｏｂと交わるので設定されていない。また、個々のエッジｅに対して、そのエッジに沿って移動体が移動する場合の移動時間が設定されている。尚、エッジ毎に設定した移動時間をコストと称する。図３９では、各エッジｅの近傍にコストを列記している。例えば、ノード１、４間のエッジｅに沿って移動体が移動する場合の移動時間（コスト）は「１」に設定されている。また、ノード１、２間のエッジｅに沿って移動体が移動する移動時間（コスト）は「１．５」に設定されている。このようなノードｎの位置及びエッジｅのコストを、移動体が通過可能な経路における移動時間を表す環境情報として予め設定して、環境情報記憶部３８に記憶する。この環境情報は、エッジにコストを対応付けた経路グラフであるといえる。【０３３２】
仮説生成部３２ｆは、軌跡連結候補における軌跡の消失位置近傍から次の軌跡の発生位置近傍までをエッジにより内挿し、内挿したエッジのコストの総和を軌跡の消失位置近傍から次の軌跡の発生位置近傍までの推定移動時間として計算する。その推定移動時間（内挿したエッジのコストの総和）が実移動時間よりも大きければ、仮説生成部３２ｆは着目している軌跡連結候補を棄却する。【０３３３】
次に、軌跡間の経路としてエッジを内挿する処理について説明する。ここでは、図３９に示すように軌跡ａ、ｂ間の経路を内挿する場合について説明する。但し、軌跡ａの方が出現時刻が早く、軌跡ａの消失後に軌跡ｂの発生が検出されるものとする。【０３３４】
仮説生成部３２ｆは、軌跡ａの消失位置座標と各ノードとの距離を計算し、軌跡ａの消失位置座標に最も近いノードを選択する。同様に、仮説生成部３２ｆは次に発生した軌跡ｂの発生位置座標と各ノードとの距離を計算し、軌跡ｂの発生位置座標に最も近いノードを選択する。図３９において、仮説生成部３２ｆは軌跡ａの消失位置座標に最も近いノード４を選択するとともに、軌跡ｂの発生位置座標に最も近いノード５を選択する。【０３３５】
次に、仮説生成部３２ｆは選択した２つのノード４、５間を結ぶグラフ上の経路を探索し、その探索した経路に含まれる各エッジに対応するコストの総和を計算する。そして、仮説生成部３２ｆは探索経路に含まれるエッジのコスト総和（即ち、推定移動時間）が実移動時間（即ち、軌跡ａの消失検出時刻と軌跡ｂの発生検出時刻との間の時間）よりも大きければ、着目している軌跡連結候補を棄却する。【０３３６】
選択した２つのノード４、５間を結ぶグラフ上の経路が複数存在する場合、両者を結ぶ経路毎に内挿されるエッジの組合せが異なる。この場合、仮説生成部３２ｆは、２つのノード４、５間の各経路（即ち、内挿するエッジの組み合せ）を異なる軌跡連結候補として扱い、その軌跡連結候補毎に内挿したエッジのコスト総和と、実移動時間とを比較する。そして、内挿したエッジのコスト総和が実移動時間より大きくなっている軌跡連結候補は棄却し、一方、内挿したエッジのコスト総和が実移動時間以下となっている軌跡連結候補は軌跡連結候補・識別情報ペア及び仮説の生成処理に用いる。【０３３７】
図３９では、２つのノード４、５間の経路として、例えば、ノード４(R)１(R)２(R)５という「第１経路」、ノード４(R)７(R)８(R)５という「第２経路」、及びノード４(R)１(R)２(R)３(R)６(R)９(R)８(R)５という「第３経路」が想定される。この他の経路も存在するが、ここでは、第１経路乃至第３経路について考察する。第１経路上のコスト総和は、「１＋１．５＋１＝３．５」であり、第２経路のコスト総和も「３．５」となる。また、第３経路のコスト総和は「８．５」となる。【０３３８】
実移動時間（即ち、軌跡ａの消失検出時刻から軌跡ｂの発生検出時刻までの時間）が３．５未満の場合、第１経路乃至第３経路のいずれを内挿してもコスト総和は実移動時間より大きくなるので、仮説生成部３２ｆは軌跡ａ、ｂを含む軌跡連結候補を棄却する。【０３３９】
実移動時間が３．５以上８．５未満の場合、第１経路及び第２経路のコスト総和は実移動時間以下であるので、仮説生成部３２ｆは軌跡ａ、ｂに第１経路を内挿した軌跡連結候補と、軌跡ａ、ｂ間に第２経路を内挿した軌跡連結候補とを軌跡連結候補・識別情報ペア及び仮説の生成に採用する。このとき、仮説生成部３２ｆは、軌跡ａの消失検出時刻から軌跡ｂの発生検出時刻までの実移動時間内に発生する種々の検出時刻（即ち、位置情報の検出時刻及び識別情報の検出時刻）における経路上の位置座標を計算する。尚、第３経路のコスト総和は実移動時間よりも大きいので、軌跡ａ、ｂ間に第３経路を内挿した軌跡連結候補を棄却される。【０３４０】
図３９に示すように、経路グラフの閉回路で構成される場合、任意の２つのノード間を結ぶ経路は多数存在する。この場合、内挿する経路のコストに上限を定めておき、各経路のコスト総和が上限を超える場合には、軌跡間の内挿処理に用いないこととする。【０３４１】
上記のように、仮説生成部３２ｆは環境情報として障害物マップ（図３７参照）を用いるか、或いは、環境情報として経路グラフ（図３９参照）を用いて軌跡連結候補の検索／棄却を行なう。このため、仮説生成部３２ｆは、いずれかの環境情報を用いて軌跡連結候補を棄却するか否かを判定すればよいが、両方の環境情報を用いて軌跡連結候補の棄却判定を行なってもよい。或いは、仮説生成部３２ｆは障害物マップや経路グラフとは異なる態様の環境情報を用いて、軌跡連結候補の棄却判定を行なってもよい。【０３４２】
尚、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｆ、及び尤度計算部３３は、例えば、移動体軌跡識別プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵにより実現される。この場合、コンピュータのプログラム記憶部（不図示）が移動体軌跡識別プログラムを記憶し、ＣＰＵが当該プログラムを読み込み、軌跡連結候補生成部３１、仮説生成部３２ｆ、及び尤度計算部３３の機能を実現する。【０３４３】
次に、実施例７に係る移動体軌跡識別装置３ｆの動作について説明する。
図４０は、実施例７に係る移動体軌跡識別装置３ｆの処理を示すフローチャートである。ここで、実施例１と同一のステップには同一の符号を付し、その説明を省略する。【０３４４】
図４０において、識別情報を保持するテーブルを更新するまでの処理（即ち、ステップＳ１乃至ステップＳ５）は、実施例１と同様である。
ステップＳ５の後、仮説生成部３２ｆは環境情報記憶部３８から環境情報を読み込み、軌跡の途切れが生じている軌跡連結候補について、軌跡連結候補・識別情報ペア及び仮説を生成するか否かを判定する（ステップＳ７１）。即ち、仮説生成部３２ｆは軌跡の途切れが生じている軌跡連結候補を仮説生成に用いるか否かを判定する。ステップＳ７１の詳細については、前述した通りである。【０３４５】
ステップＳ７１の後、仮説生成部３２ｆは棄却せずに残った軌跡連結候補を用いて軌跡連結候補・識別情報ペアを生成する（ステップＳ６）。実施例７における軌跡連結候補・識別情報ペアの生成方法は、実施例１と同様である。続いて、仮説生成部３２ｆは、軌跡連結候補・識別情報ペアを用いて仮説群を生成する（ステップＳ７）。実施例７における仮説群生成方法も実施例１と同様である。【０３４６】
仮説生成後の処理手順は、実施例１の図５に示すステップＳ８以降の処理と同様であるため、その説明を省略する。【０３４７】
実施例７は、環境情報記憶部３８に記憶した環境情報を用いることにより、軌跡連結候補の内挿処理を正確に実行することができる。その結果、識別情報尤度を計算する際に内挿部分の位置座標を正確に特定することができるため、より正確に識別情報尤度を計算することができる。また、２つの軌跡間に内挿される経路が障害物と重複するような軌跡連結候補は棄却されて、仮説生成に使用しないので、仮説生成部３２ｆにより生成される仮説の総数を低減することができ、以って、尤度計算処理が高速化される。【０３４８】
次に、実施例７の変形例について説明する。即ち、実施例７に対して実施例１の変形例を適用し、尤度計算部３３が軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、軌跡連結尤度を計算しない構成としてもよい。この場合、識別情報尤度計算部３３２は識別情報尤度が最も高い仮説を最尤仮説として推定する。【０３４９】
また、実施例７において、尤度計算部３３が軌跡連結尤度計算部３３１を具備せず、実施例２と同様に、移動体軌跡識別装置３ｆが軌跡連結尤度計算部３３１ａを具備する構成としてもよい。この場合、識別情報尤度計算部３３２は識別情報尤度が最も高い仮説を最尤仮説として推定する。この構成によれば、実施例２と同様の効果が得られる。【０３５０】
また、実施例７と実施例５を組み合わせて、尤度計算部３３が尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２に加えて、属性情報尤度計算部３３４を具備してもよい。この場合、移動体軌跡識別システムは、属性情報検出装置５も具備する。【０３５１】
また、実施例７と実施例６を組み合わせて、尤度計算部３３が尤度計算制御部３３０、軌跡連結尤度計算部３３１、及び識別情報尤度計算部３３２に加えて、移動情報尤度計算部３３５を具備してもよい。この場合、移動体軌跡識別システムは、移動情報検出装置６も具備する。【０３５２】
更に、実施例７又はその変形例と実施例３を組み合わせた構成や、実施例７とその変形例と実施例４を組み合わせた構成としてもよい。また、実施例７とその変形例と、実施例４及び実施例３を組み合わせた構成としてもよい。【０３５３】
次に、本発明の最小構成について説明する。図４１は、本発明の移動体軌跡識別システムの最小構成を示すブロック図である。図４１の移動体軌跡識別システムは、軌跡連結候補生成部９１、仮説生成部９２、及び尤度計算部９３を具備する。【０３５４】
軌跡連結候補生成部９１（軌跡連結候補生成部３１、３１ｃに相当）は、過去一定時間に検出された軌跡の組み合わせである軌跡連結候補を生成する。
仮説生成部９２（仮説生成部３２、３２ｃに相当）は、軌跡連結候補生成部９１により生成された軌跡連結候補と、過去一定時間に検出された識別情報とを組み合わせて、軌跡連結候補・識別情報ペアの集合を生成し、所定の条件（前述の第１条件乃至第３条件に相当）を満たす軌跡連結候補・識別情報ペアの集合である仮説を生成する。【０３５５】
尤度計算部９３（尤度計算部３３、３３ａ、３３ｂ、３３ｃに相当）は、個々の仮説を選択し、選択した仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に、その軌跡連結候補が表す軌跡についてその識別情報が検出される尤もらしさである識別情報尤度を計算する。その後、識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説について識別情報尤度を計算し、それに基づいて、最尤仮説を推定する。【０３５６】
上記の最小構成によれば、過去一定時間に検出された軌跡連結候補や識別情報を用いるので、移動体の追跡の途切れが頻発に発生する場合でも、検出される軌跡がどの移動体の軌跡であるのかを高精度に判別することができる。【０３５７】
本発明の実施例１乃至実施例７及び変形例を纏めると以下の構成の移動体軌跡識別システムとなる。
（１）過去一定時間に検出された軌跡の組み合わせである軌跡連結候補を生成する軌跡連結候補生成部（３１、３１ｃ）と、軌跡連結候補生成部で生成された軌跡連結候補と、過去一定時間に検出された移動体の識別情報とを組み合わせた軌跡連結候補・識別情報ペアの集合であって、所定の条件（第１の条件乃至第３の条件）を満たす集合である仮説を生成する仮説生成部（３２、３２ｃ）と、個々の仮説を選択し、選択した仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペア毎に、その軌跡連結候補が表す軌跡についてその識別情報が検出される尤もらしさである識別情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に識別情報尤度を統合することによって、選択した仮説に対する識別情報尤度を算出し、それに基づいて最尤仮説を推定する尤度計算部（３３、３３ａ、３３ｂ、３３ｃ）を具備する移動体軌跡識別システム。【０３５８】
（２）移動体軌跡識別システムは、移動体の追跡領域内の各位置に応じた識別情報の検出確率を定義した確率マップを記憶するマップ記憶部（３７）を更に具備する。ここで、尤度計算部は個々の仮説を選択する尤度計算制御部（３３０）と、選択された仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける識別情報の検出時刻毎に、移動体の位置を軌跡連結候補が示す軌跡から特定し、その位置における検出確率を確率マップから特定し、当該検出確率を用いて軌跡連結候補・識別情報ペアに対する識別情報尤度を計算し、その識別情報尤度を統合することにより、選択した仮説の識別情報尤度を算出する識別情報尤度計算部（３３２、３３２ｂ、３３２ｃ）と、仮説の識別情報尤度に基づいて最尤仮説を推定する最尤推定部（即ち、識別情報尤度計算部３３２、３３２ｂ、３３２ｃ、又は属性情報尤度計算部３３４、又は移動情報尤度計算部３３５）を具備する。【０３５９】
（３）移動体軌跡識別システムは、軌跡と識別情報とが対応付けられる尤もらしさである軌跡・識別情報対応尤度を記憶する尤度記憶部（３４）を更に具備する。識別情報尤度計算部（３３２ｂ）が最尤仮説を推定した後、その最尤仮説とともに仮説生成部により生成された全仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアにおける軌跡連結候補に含まれる最新の軌跡と識別情報との組に対する軌跡・識別情報対応尤度を導出し、その軌跡・識別情報対応尤度を尤度記憶部に記憶させる。軌跡連結候補・識別情報ペアについて識別情報尤度を計算する際、最新の軌跡と識別情報との組に対応した軌跡・識別情報対応尤度と、識別情報の検出時刻毎に特定した検出確率に基づいて、軌跡連結候補・識別情報ペアに対する識別情報尤度を計算する。
上記の構成では、軌跡・識別情報対応尤度により過去一定時間より以前の識別情報も識別情報尤度の計算に反映させることができるので、軌跡と識別情報との対応付けの精度をより高めることができる。【０３６０】
（４）移動体軌跡識別システムは、最尤仮説とともに仮説生成部により生成された全仮説を記憶する仮説記憶部（３３３）と、過去一定時間に検出された識別情報に変化があるか否かを判定する情報履歴変化判定部（３５）を更に具備する。ここで、情報履歴変化判定部が取得情報に変化があると判定した場合、軌跡連結候補生成部が軌跡連結候補を生成し、仮説生成部（３２ｃ）が仮説群を生成し、個々の仮説を選択する。一方、情報履歴変化判定部が取得情報に変化なしと判定した場合、仮説記憶部に記憶された仮説群から個々の仮説を選択する。また、情報履歴変化判定部が取得情報に変化ありと判定した場合に仮説生成部が生成した仮説群から最尤仮説を推定し、その最尤仮説とともに全仮説を仮説記憶部に記憶する。
上記の構成では、仮説生成部が過去に生成した仮説群と同じ仮説群を繰り返して生成するような場合に、同一仮説群の重複生成を行わないので、軌跡と識別情報との対応付けにおける計算量を低減することができる。【０３６１】
（５）移動体軌跡識別システムにおいて、仮説生成部が過去一定時間に検出された移動体の属性情報を軌跡連結候補に対応付け、属性情報が対応付けられた軌跡連結候補と、過去一定時間に検出された識別情報とを組み合わせた軌跡連結候補・識別情報ペアの集合であって、所定の条件を満たす集合である仮説群を生成する。尤度計算部は、仮説群から選択された個々の仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの軌跡連結候補毎に、当該軌跡連結候補に対応付けられている個々の属性情報が同一の移動体を表している尤もらしさである属性情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に属性情報尤度を統合することにより、選択した個々の仮説に対する属性情報尤度を算出する属性情報尤度計算部（３３４）を具備する。また、最尤推定部が仮説の識別情報尤度及び属性情報尤度に基づいて、最尤仮説を推定する。【０３６２】
（６）移動体軌跡識別システムにおいて、仮説生成部が過去一定時間に検出された移動体の移動情報を対応付けた軌跡連結候補と、過去一定時間に検出された識別情報とを組み合わせた軌跡連結候補・識別情報ペアの集合であって、所定の条件を満たす集合である仮説群を生成する。尤度計算部は、仮説群から選択された個々の仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの軌跡連結候補毎に、当該軌跡連結候補に対応付けられている移動情報と、その軌跡連結候補から導出される移動情報とが同一の移動体に対するものである尤もらしさを表す移動情報尤度を計算し、軌跡連結候補・識別情報ペア毎に移動情報尤度を統合し、以って、選択した仮説に関する移動情報尤度を算出する移動情報尤度計算部（３３５）を具備する。また、最尤推定部は仮説の識別情報尤度及び移動情報尤度に基づいて、最尤仮説を推定する。【０３６３】
（７）尤度計算部は、仮説生成部が生成した仮説群から選択した個々の仮説に属する軌跡連結候補・識別情報ペアの軌跡連結候補毎に、当該軌跡連結候補に含まれる軌跡が連結する尤もらしさを示す軌跡連結尤度を計算する軌跡連結尤度計算部（３３１）を具備する。また、最尤推定部は仮説の識別情報尤度及び軌跡連結尤度に基づいて、最尤仮説を推定する。
上記の構成によれば、識別情報尤度だけでなく軌跡連結尤度も考慮して最尤仮説を推定するので、軌跡と識別情報との対応付けの精度をより高めることができる。【０３６４】
（８）軌跡連結尤度計算部は、軌跡を規定する移動体について検出した位置座標と、その検出時刻に基づいて軌跡連結尤度を計算する。【０３６５】
（９）軌跡連結尤度計算部（３３１ａ）は、軌跡連結候補生成部が生成した軌跡連結候補毎に、当該軌跡連結候補に含まれている軌跡が連結する尤もらしさである軌跡連結尤度を計算し、軌跡連結尤度が閾値以上となっている軌跡連結候補を選別する。仮説生成部は、選別された軌跡連結候補を用いて仮説を生成する。
上記の構成によれば、仮説生成部が生成する仮説の総数を少なくできるので、軌跡と識別情報との対応付けを高速に行うことができる。【０３６６】
（１０）移動体軌跡識別システムは、移動体の追跡領域内に存在する障害物の場所と、障害物が存在する場所を移動体が通過する際の移動時間の指標とを環境情報として記憶する環境情報記憶部（３３８）を具備する。ここで、仮説生成部は軌跡連結候補における軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、環境情報に基づいて軌跡が消滅してから次の軌跡が出現するまでの間における移動体の移動時間を推定する。推定移動時間が実移動時間よりも大きい軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補から除外する。【０３６７】
（１１）環境情報記憶部は、追跡領域内を移動体が通過可能な経路における移動時間を示す環境情報を記憶する。ここで、仮説生成部は軌跡連結候補について、軌跡の消失検出時刻から次の軌跡の出現検出時刻までの実移動時間を計算するとともに、環境情報に基づいて軌跡が消失してから次の軌跡が出現するまでの移動体の移動時間を推定する。推定移動時間が実移動時間より大きい軌跡連結候補を仮説生成に用いる軌跡連結候補から除外する。【０３６８】
最後に、本発明は上記の実施例や変形例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲に規定される発明の範囲内に包含される全ての移動体軌跡識別技術を包含するものである。
【産業上の利用可能性】
【０３６９】
本発明は、追跡領域内に検出された軌跡がどの移動体の軌跡であるかを識別する移動体軌跡識別技術に適用されるものである。
例えば、オフィスや工場で勤務する人物の位置と各人物固有の社員番号とを対応付けて追跡することにより、人物毎のセキュリティ権限に応じて立ち入り可能なエリアであるか否かを判別し、不審者が立入り禁止エリアに入った際のアラート機能を実現するなどの、セキュリティ技術として適用可能である。
また、ショッピングセンター内で買い物をする人物の位置と各人物固有の会員番号とを対応付けて追跡することにより、買い物客の動向を計測するなどのマーケティング技術にも適用可能である。
【符号の説明】
【０３７０】
１    位置情報検出装置
２    識別情報検出装置
３    移動体軌跡識別装置
４    識別結果出力装置
５    属性情報検出装置
６    移動情報検出装置
３１  軌跡連結候補生成部
３２  仮説生成部
３３  尤度計算部
３４  尤度記憶部
３７  マップ記憶部
３８  環境情報記憶部
５０  追跡領域
９１  軌跡連結候補生成部
９２  仮説生成部
９３  尤度計算部
３３０  尤度計算制御部
３３１  軌跡連結尤度計算部
３３２  識別装置尤度計算部
３３３  仮説記憶部
３３４  属性情報尤度計算部
３３５  移動情報尤度計算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2011021588.tif 000017
【図９】
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【図１０】
2011021588.tif 000019
【図１１】
2011021588.tif 000020
【図１２】
2011021588.tif 000021
【図１３】
2011021588.tif 000022
【図１４】
2011021588.tif 000023
【図１５】
2011021588.tif 000024
【図１６】
2011021588.tif 000025
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
2011021588.tif 000042
【図３４】
2011021588.tif 000043
【図３５】
2011021588.tif 000044
【図３６】
2011021588.tif 000045
【図３７】
2011021588.tif 000046
【図３８】
2011021588.tif 000047
【図３９】
2011021588.tif 000048
【図４０】
2011021588.tif 000049
【図４１】
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【国際調査報告】
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